[發明專利]課程的分配方法和裝置

在審

• 申請號: 201810401520.1
• 申請日: 2018-04-28
• 公開（公告）號: CN108596395A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發明（設計）人: 鄧澍軍
• 申請（專利權）人: 北京比特智學科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/20
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

1.一種課程的分配方法，其特征在于，包括：

獲取課程展示過程中的用戶反饋數據；

根據所述用戶反饋數據分析出所述課程對應的教師的第一授課特征；

根據所述第一授課特征確定所述教師的授課級別；

為所述教師分配與所述授課級別對應的課程。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述用戶反饋數據，包括：

視頻反饋數據、音頻反饋數據和/或字符反饋數據。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述用戶反饋數據分析出所述課程對應的教師的第一授課特征，包括：

根據所述用戶反饋數據獲取用戶的專注度和知識掌握程度；

根據所述專注度和所述知識掌握程度確定所述教師的第一授課特征。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，當所述用戶反饋數據為視頻反饋數據時，根據所述用戶反饋數據獲取用戶的專注度和知識掌握程度，包括：

提取所述視頻反饋數據中用戶的面部表情信息和/或動作信息，并根據所述面部表情信息和/或所述動作信息確定所述用戶的專注度；

對所述視頻反饋數據中用戶的第一回答信息進行分析，以確定所述用戶回答問題的正確率，并根據所述回答問題的正確率確定所述用戶的知識掌握程度。

5.如權利要求3所述的方法，其特征在于，當所述用戶反饋數據為音頻反饋數據時，根據所述用戶反饋數據獲取用戶的專注度和知識掌握程度，包括：

獲取所述音頻反饋數據中用戶的反饋速度、語音流暢度和/或噪聲信息，根據所述反饋速度、所述語音流暢度和/或所述噪聲信息確定所述用戶的專注度；

對所述音頻反饋數據中用戶的第二回答信息進行分析，以確定所述用戶回答問題的正確率，并根據所述回答問題的正確率確定所述用戶的知識掌握程度。

6.如權利要求3所述的方法，其特征在于，當所述用戶反饋數據為字符反饋數據時，根據所述用戶反饋數據獲取用戶的專注度和知識掌握程度，包括：

獲取所述字符反饋數據中用戶的字符反饋速度，并根據所述字符反饋速度確定所述用戶的專注度；

對所述字符反饋數據中用戶的第三回答信息進行分析，以確定所述用戶回答問題的正確率，并根據所述回答問題的正確率確定所述用戶的知識掌握程度。

7.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據所述第一授課特征確定所述教師的授課級別之前，所述方法還包括：

根據預先獲取的至少一位教師的第二授課特征建立授課模型；

則所述根據所述第一授課特征確定所述教師的授課級別，包括：

基于所述第一授課特征和所述授課模型輸出所述教師的授課等級。

8.如權利要求7所述的方法，其特征在于，在所述根據所述第一授課特征確定所述教師的授課級別之后，所述方法還包括：

根據所述第一授課特征更新所述授課模型。

9.一種課程的分配裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取課程展示過程中的用戶反饋數據；

分析模塊，用于根據所述用戶反饋數據分析出所述課程對應的教師的第一授課特征；

確定模塊，用于根據所述第一授課特征確定所述教師的授課級別；

分配模塊，用于為所述教師分配與所述授課級別對應的課程。

10.如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述用戶反饋數據，包括：

視頻反饋數據、音頻反饋數據和/或字符反饋數據。

11.如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述分析模塊，包括：

獲取子模塊，用于根據所述用戶反饋數據獲取用戶的專注度和知識掌握程度；

確定子模塊，用于根據所述專注度和所述知識掌握程度確定所述教師的第一授課特征。