[发明专利]基于习题测试的学习资源推荐方法、装置及计算机设备

说明书

本发明公开了基于习题测试的学习资源推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及大数据技术，先获取用户针对与学习课程数据相对应的初始测试题数据集分别对应的知识点能力值后，再获取知识点能力值低于知识点能力阈值的目标知识点能力值及对应的目标选择信息，若对应选择继续学习则获取对应的目标学习资源数据并发送至用户端。实现了基于知识点能力值评估模型实时评估用户的测试结果以智能推荐下一步的学习路径，使得学习路径的获取效率更高。

技术领域

本发明涉及大数据的数据分析技术领域，尤其涉及一种基于习题测试的学习资源推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前，用户学习知识（如金融知识、保险知识、科学知识等）的学习模式，学习的内容是线状、平面化的，知识点之间是切割成块的。随着互联网和大数据的普及，传统的学习模式越来越难以满足用户日益增长的个性化学习需求，从而出现了互联网教育模式。互联网教育中出现了大量的在线教育智能产品，包括拍照搜题类、测评组卷类、智能作文批改类等，然而一方面这些工具都是基于学习过程中的某一个环节的，而不是完整的学习路径。另一方面，这些工具并不能很好的应用于当前的专业知识的学习培训场景中。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于习题测试的学习资源推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中在线教育智能产品是基于学习过程中的某一个环节的，而不是向用户准确的推送完整的学习路径的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于习题测试的学习资源推荐方法，其包括：

若检测到学习目标数据，调用预先存储的推荐策略获取与所述学习目标数据对应的学习课程数据并发送至用户端，在本地的资源数据库中获取与所述学习课程数据对应的初始测试题数据集；

将所述初始测试题数据集发送至用户端；

若检测并接收到用户端发送的与所述初始测试题数据集中任意一条初始测试题数据对应的初始答复数据，调用预先存储的知识点能力值评估模型计算获取初始答复数据对应的知识点能力值，直至获取到所述初始测试题数据集中所有初始测试题数据分别对应的知识点能力值；

判断所述初始测试题数据集中各条初始测试题数据分别对应的知识点能力值中是否存在有低于预设的知识点能力阈值的知识点能力值；

若有初始测试题数据对应的知识点能力值低于所述知识点能力阈值，获取低于所述知识点能力阈值的知识点能力值作为目标知识点能力值，并获取所述目标知识点能力值对应的目标选择信息；其中，所述目标选择信息是用于通知服务器确定继续学习知识点的第一选择信息，或用于通知服务器确定不继续学习知识点的第二选择信息；

判断所述目标选择信息是第一选择信息或者是第二选择信息；

若所述目标选择信息是第一选择信息，在所述资源数据库中获取与所述目标知识点能力值对应的目标学习资源数据，将所述目标学习资源数据发送至用户端；

若检测并接收到用户端发送的完成指令，在所述资源数据库中获取与所述目标知识点能力值对应的自适应测试题数据组成当前测试题数据集，通过所述当前测试题数据集对初始测试题数据集进行更新，返回执行所述将所述初始测试题数据集发送至用户端的步骤；以及

若没有初始测试题数据对应的知识点能力值低于所述知识点能力阈值，结束流程。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于习题测试的学习资源推荐装置，其包括：

初始测试集获取单元，用于若检测到学习目标数据，调用预先存储的推荐策略获取与所述学习目标数据对应的学习课程数据并发送至用户端，在本地的资源数据库中获取与所述学习课程数据对应的初始测试题数据集；

初始测试集发送单元，用于将所述初始测试题数据集发送至用户端；

知识点能力值获取单元，用于若检测并接收到用户端发送的与所述初始测试题数据集中任意一条初始测试题数据对应的初始答复数据，调用预先存储的知识点能力值评估模型计算获取初始答复数据对应的知识点能力值，直至获取到所述初始测试题数据集中所有初始测试题数据分别对应的知识点能力值；