[发明专利]教学课件的制作方法、设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 202110790865.2 | 申请日: | 2021-07-13 |
公开(公告)号: | CN113239185B | 公开(公告)日: | 2021-10-29 |
发明(设计)人: | 葛珊珊;李明利 | 申请(专利权)人: | 深圳市创能亿科科技开发有限公司 |
主分类号: | G06F16/335 | 分类号: | G06F16/335;G06F40/166;G06F40/279;G09B19/00 |
代理公司: | 深圳市能闻知识产权代理事务所(普通合伙) 44717 | 代理人: | 赖银杰 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 教学 课件 制作方法 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种教学课件的制作方法,其特征在于,包括:
获取当前课程的所有授课知识点;
获取被授课班级的集体兴趣偏好;
在授课课件制作过程中,若检测到任一所述授课知识点,则基于所述集体兴趣偏好和所检测到的授课知识点从预设的资讯库中获取关联资讯;
基于预设的优先级推送所述关联资讯;
根据用户输入的选择指令将被选择的所述关联资讯以预设形式保存在所述授课课件中;以及,
在授课课件制作完成后,基于所述当前课程向用户提供预设的复习课件模板;
根据用户输入的数据修改所述预设的复习课件模板以生成基础复习课件;
获取被授课班级的中各个学生的个体兴趣偏好;
基于所述个体兴趣偏好及所述基础复习课件生成个性化复习课件;其中,
获取被授课班级的集体兴趣偏好,包括:
获取被授课班级中每个学生对预设的兴趣分类表中各个兴趣领域的评分;
基于所述评分计算所述各个兴趣领域的总评分;
将总评分最高的兴趣领域作为被授课班级的集体兴趣偏好;
基于预设的优先级推送所述关联资讯,包括:
获取每个关联资讯的历史被选择次数;
获取每个关联资讯的历史最高热度;
获取每个关联资讯的新鲜度,所述新鲜度与所述关联资讯的入库日期呈正相关;
基于所述历史被选择次数、所述历史最高热度、所述新鲜度及与三者一一对应的预设权重,计算各个关联资讯的优先级评分;
基于各个关联资讯从大到小的优先级评分依次推荐各个关联资讯;
基于所述个体兴趣偏好及所述基础复习课件生成个性化复习课件,包括:
基于预设的复习课件模板确定基础复习课件中的可替换对象;
基于所述个体兴趣偏好从预设的资讯库中获取优先级最高的关联资讯作为个性化资讯;
获取所述个性化资讯中与所述可替换对象语义相近的目标对象;
将所述基础复习课件中的可替换对象替换为所述目标对象;
在所述基础复习课件中的所有可替换对象均被替换为语义相近的目标对象后,生成所述个性化复习课件。
2.如权利要求1所述的教学课件的制作方法,其特征在于,教学课件的制作方法还包括:
每间隔预设时长基于所述预设的兴趣分类表从互联网获取热点资讯;
将符合预设的筛选规则的所述热点资讯更新入所述预设的资讯库。
3.如权利要求2所述的教学课件的制作方法,其特征在于,将符合预设的筛选规则的所述热点资讯更新入所述预设的资讯库,包括:
若所述热点资讯同时满足以下筛选条件,则判定所述热点资讯符合所述预设的筛选规则,所述筛选条件包括:
与所述当前课程的预设年龄段相匹配;
最新更新时间在所述预设的资讯库的上一更新日期之后。
4.如权利要求1所述的教学课件的制作方法,其特征在于,在生成个性化复习课件之前,基于所述个体兴趣偏好及所述基础复习课件生成个性化复习课件,还包括:
将所述基础复习课件中可替换对象被替换为目标对象的句子或段落导入训练完成的深度神经网络进行语句评估;
若所述句子或段落的语句评估结果满足预设值,则开始下一可替换对象的替换。
5.一种教学课件的制作设备,其特征在于,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的教学课件的制作程序,所述处理器执行所述教学课件的制作程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的教学课件的制作方法。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有教学课件的制作程序,所述教学课件的制作程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的教学课件的制作方法。
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