[发明专利]一种基于知识图谱的自适应学习平台

说明书

本发明提供了一种基于知识图谱的自适应学习平台。该方案包括学生用户端和学习管理端；其中，所述学生用户端，为所述学生用户提供交互信息，包括查看学习历史、查看个人评价；分析所述学生用户学习风格，进行学生学习行为学习，推荐适宜风格的学习资源；收集所述学生用户学习行为，进行知识重难点内容推荐和动态学习路径规划；其中，所述学习管理端，定向调整学习资源，所述定向调整学习资源为学习管理者根据学生个体的学习情况为单个学生提供学习建议，进行动态学习路径规划。该方案通过对于学习风格学习的基础上，结合对于重点掌握程度的提取，实现随着个体的不同进行针对性学习。

技术领域

本发明涉及线上教育技术领域，更具体地，涉及一种基于知识图谱的自适应学习平台。

背景技术

在线上教育如火如荼的今天，“互联网+教育”的学习模式确实具有很多传统线下教育不可比拟的优势，例如丰富而广泛的学习资源，不受时空限制的学习方式，个性化的学习方法等。线上教育仍然尚不完善，存在很多需要改进的问题，尤其是教学内容的设置方面。

在本发明技术之前，线上教育时通常采用照搬线下教育，并在此基础上进行内容稀释的模式。因此，最后线上教育将海量的教学资源堆砌在学习者面前。这种方式，在实际使用过程中，会使得学习者陷入迷航，面对资源无从下手，很难根据学习者学习习惯完成个性化的学习。此外，由于传统线下教学知识之间的关联关系是由老师在不动声色的控制着，而在线上学习中，知识之间缺乏明显的关联性，学生在学习很难形成系统性的知识结构，极易出现知识漏洞。这些都导致了线上学习并不能达到令人满意的效果。

针对上述线上教育的不足之处，目前较好地解决办法是使用自适应学习系统进行线上学习。自适应学习系统是指通过收集和分析学生在进行学习活动时与线上系统的交互数据来建立学习者模型，并以此动态地适应学习者的学习需求。它将学习者由客体变成主体，变被动学习为主动学习，实现个性化学习；同时自适应学习系统还能够有效化解线上教育所固有地“总体资源无限”和“个体资源需求有限”之间的矛盾，使线上教育资源的利用最大化。自适应学习系统一般由知识模型、学生模型、结构模型和自适应引擎四部分组成，其中知识模型用于描述知识结构，表达知识概念之间的联系，是自适应学习系统进行学习适配和资源推荐的重要依据。因此，知识模型的质量直接决定了自适应学习系统的有效性。但传统教学中的知识往往是以半结构化或非结构化的数据形式存在的，这样的数据很难直接应用于构建模型。现有的大部分知识模型或基于教学目录直接搭建或只进行简单的分类，忽略了知识概念之间的关联，故模型均存在知识表现离散、系统性不强等问题。

发明内容

鉴于上述问题，本发明提出了一种基于知识图谱的自适应学习平台，通过对于学习风格学习的基础上，结合对于重点掌握程度的提取，实现随着个体的不同进行针对性学习。

根据本发明实施例第一方面，提供一种基于知识图谱的自适应学习平台。

在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于知识图谱的自适应学习平台包括：

该平台包括学生用户端和学习管理端；

其中，所述学生用户端，具体实施为：

为学生用户获取线上学习所需的学习条件，所述学习条件包括学习平台、学习资源、考试测评、论坛讨论；

为所述学生用户提供与所述基于知识图谱的自适应学习平台的交互信息，所述交互信息包括查看学习历史、查看个人评价；

分析所述学生用户学习风格，进行学生学习行为学习，进而推荐适宜风格的学习资源；

收集所述学生用户学习行为，进行知识重难点内容推荐和动态学习路径规划；

其中，所述学习管理端，具体实施为：

执行所述学生用户管理功能，所述学生用户管理功能包括学生基本信息查看、学生学习情况查看；