[发明专利]一种学习状态收集与识别的方法及系统在审
申请号: | 201710683623.7 | 申请日: | 2017-08-11 |
公开(公告)号: | CN107463691A | 公开(公告)日: | 2017-12-12 |
发明(设计)人: | 张力超;胡加明;陈磊;郝小汉 | 申请(专利权)人: | 北京点易通科技有限公司 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q50/20 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100102 北京市朝阳区利*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 针对在线教育中的课程与试题资源进行结构化梳理,通过以知识点为基础的标签体系进行标记,进而基于知识点在知识图谱中的位置和关系,形成课程和试题资源的结构化描述。收集学生在浏览、检索和学习在线课程,以及进行各种在线测试时的行为数据,按照一定的方法进行筛选、清洗、整理、关联和再计算,建立个体学生学习过程的有效行为描述日志。基于资源的结构化描述和学生个体的行为日志描述,对该学生从知识点角度进行行为标记、绩效量化和能力评级,建立初步的能力量化模型。 | ||
搜索关键词: | 一种 学习 状态 收集 识别 方法 系统 | ||
【主权项】:
一种学习状态收集与识别的方法及系统,其特征在于,包括:步骤1,使用基于知识图谱的知识点标签体系,标记和描述学习内容资源;步骤2,收集学生基于学习内容资源的行为数据,并一定方法清洗、整理和关联;步骤3,根据所述内容资源和行为数据,在知识点维度对学生进行行为标记和能力量化;步骤4,使用多种降噪机制和修正手段,对所述行为标记和能力模型进行再处理;步骤5,所述行为标记和能力模型在自适应学习过程中予以应用和反馈,作为下一轮学习行为的初始参数,持续迭代优化。
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