[发明专利]一种针对认知关联能力训练的数据处理方法及装置

说明书

本申请实施例提供了一种针对认知关联能力训练的数据处理方法及装置。该方法包括：预先建立数据库，数据库包括不同类型的原始关键词，并对原始关键词的属性进行标识，将属性相同的原始关键词放入同一词汇集合以形成多个词汇集合；以及随机抽取同一词汇集合中的原始关键词A1和原始关键词A2，采集用户针对原始关键词A1和原始关键词A2输入的多个关联词；以及将采集到的同一用户输入的多个关联词，汇总成个体数据集合，将采集到的不同用户输入的多个关联词，汇总成群体数据集合，基于大数据处理技术对个体数据集合和群体数据集合进行分析，获得词汇推理知识网络；以及基于词汇推理知识网络对用户进行个性化内容推送和精准教学指导。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种针对认知关联能力训练的数据处理方法及装置。

背景技术

学习最终是脑的变化，从脑科学视角分析学生学习的认知神经机制是21世纪教育的最大变革，神经教育学孕育而生。随着脑科学、认知神经学的发展，越来越多的学习认知神经机制被揭示，为教师教学提供强有力的支撑，因为很多传统教学中难以解决的问题，在脑认知神经学视角会迎刃而解。随着高考的改革，阅读的重要性越来越大，人工教学模式中，教师在传统课堂，一般是反复强调阅读方法以及做简单的阅读形式。然而，人工教学模式效率低，也难以精准执行，再者阅读过程中，文字转为图像信息经常是有难度的，很多抽象、复杂的语义很难快速转为图像，形成阅读理解的瓶颈，影响阅读速度、阅读深度。

2016年4月27日，《Nature》杂志发表封面文章《Semantic information innatural narrative speech is represented in complex maps that tile humancerebral cortex》，并配置了《The Brain Dictionary》，描绘了“大脑词汇地图”，即科学家使用大脑成像技术绘制了一幅地图，让我们清楚看到大脑不同区域如何表征958个常见英语词汇及其含义。基于以上研究，本申请提供一种针对认知关联能力训练的数据处理方法及装置，通过创新词汇关联技术，在两个词汇之间填入多个词汇形成合理关联链条，当用户在完成该关联链条时，可以激发用户的想象力，帮助用户高效地深度理解文字，提升阅读能力。

发明内容

本申请的目的在于提出一种针对认知关联能力训练的数据处理方法及装置，创新词汇关联技术、采集用户交互数据及抽象学习数据、结构分析，进行个性化内容推送，解决了上述背景技术存在的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种针对认知关联能力训练的数据处理方法，该方法包括以下步骤：

S1、预先建立数据库，数据库包括不同类型的原始关键词，并对原始关键词的属性进行标识，将属性相同的原始关键词放入同一词汇集合以形成多个词汇集合；以及

S2、随机抽取同一词汇集合中的原始关键词A1和原始关键词A2，采集用户针对原始关键词A1和原始关键词A2输入的多个关联词；以及

S3、将采集到的同一用户输入的多个关联词，汇总成个体数据集合，将采集到的不同用户输入的多个关联词，汇总成群体数据集合，基于大数据处理技术对个体数据集合和群体数据集合进行分析，获得词汇推理知识网络；以及

S4、基于词汇推理知识网络对用户进行个性化内容推送和精准教学指导。

通过该方法使得用户在填写关联词时，大脑的不同区域将被激活，增强不同脑区之间的连通性，在思维角度实现不同脑区的互联、激发用户的想象力，进而帮助用户高效地深度理解文字，提升阅读能力。

在一些实施例中，步骤S2具体包括：

S21、通过计算机随机算法从词汇集合中抽取原始关键词A1和原始关键词A2；以及

S22、基于html技术在原始关键词A1和原始关键词A2之间预留有供填写关联词的输入框；以及