[发明专利]异构知识点一体化表示、存储、检索、生成及交互方法

说明书

本申请涉及一种异构知识点一体化表示、存储、检索、生成及交互方法，该方法提出了一体化知识点表示模型，将知识点拆解为若干关联的知识元素，并用形式化方法进行表述。该模型充分考虑知识元素是以文、图和视频共存形式来表达，这种表达方法以细粒度的方法按照不同呈现模型将知识点分散表现，即利于细致化分析，也利于全面深刻的掌握。与之前的大篇幅、图文不聚焦的方式相比可以大幅提升学员对知识点的掌握粒度和理解程度。

技术领域

本申请涉及在线教育技术领域，特别是涉及一种异构知识点一体化表示、存储、检索、生成及交互方法。

背景技术

随着在线职业教育不断推进与深化，越来越多的在线职业教育数据不断积累，这些数据有文本、图片和视频，是一种异构混合数据集的形态。利用这些数据，或者说组织好这些数据，从而更加智能化的满足用户快速认知的教学需求是一项有意义的工作。

文献[1]发明了一种可以根据学习者的特征信息自动识别学习需求的方法，该方法动态适应性呈现个性化学习活动序列，实施内容精准推送，从而提升学员的学习效率和节省学习。文献[2]发明了一种在线教育的个性化课程内容推荐方法，该方法包括将课程进一步碎片化，然后进行难易度标识，并结合主动采集学习者的实时反馈数据进行动态的课程内容推荐优化。文献[3]发明了一种基于大数据分析的职业教育教学诊断与改进系统，该系统采集教育教学过程的诊断信息，对采集信息进行分类和统计处理，并辅助学校实施评价。文献[4]发明了一种用于职业教育的步进教学的系统及方法，将教师、学生和企业三者紧密结合在一起，使得学生经过充分的理论学习和实践学习，使得经过培训的学生能够满足企业的需求，获得企业的青睐，为国家培养细分领域的工匠。

[1]基于大数据的在线职业教育个性化课程内容推送算法，专利申请号:CN202011115368.4。

[2]在线职业教育的个性化课程内容推荐方法，专利申请号:CN202011114748.6。

[3]一种基于大数据分析的职业教育教学诊断与改进系统，专利申请号:CN202010324589.6。

[4]一种用于职业教育的步进教学的方法及系统，专利申请号:CN202010015628.4。

现有的职业教育中的智能方法，基本上都是以促进学员个性化定制学习为主要目的。然而学员的学习不仅仅是依靠推送就能解决的，即使推送了符合学员身份、经历等个性化的学习内容，但学习内容本身不生动、不易于理解也无助于学员快速的进入学习状态。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种使学习内容生动、易于理解的异构知识点一体化表示、存储、检索、生成及交互方法。

一种异构知识点一体化表示方法，所述方法包括：

构建知识元素模型，所述知识元素模型包括：一段有限文本、一组图片以及一组视频。

构建知识元素关系模型，所述知识元素关系模型包括：第一知识元素、第二知识元素以及所述第一知识元素与所述第二知识元素之间的关系类型。

获取在线职业教育中的异构知识点；所述异构知识点包括：教学文本、图片以及视频。

采用所述知识元素模型表示所述异构知识点，得到知识元素集合。

采用所述知识元素关系模型表示所述异构知识点中两个知识元素之间的描述，得到知识元素关系集合。

根据所述知识元素集合和所述知识元素关系集合，得到一体化异构知识点；所述一体化异构知识点包括：所述异构知识点中各个知识元素的集合和所述知识元素关系集合。

一种异构知识点一体化模型的存储方法，所述方法包括：

获取存储介质的最小存储字节，以及获取上述的一体化异构知识点。