[發(fā)明專利]基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)及應用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811639072.5
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109800880B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 許昭慧
• 申請（專利權(quán)）人: 上海松鼠課堂人工智能科技有限公司
• 主分類號: G06N5/02
• 分類號: G06N5/02
• 代理公司: 上海中外企專利代理事務所(特殊普通合伙) 31387
• 代理人: 孫益青

1.一種基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)，其特征在于，包括：

第一信息采集模塊，用于動態(tài)采集用戶學前測試的過程信息并存儲；

第二信息采集模塊，用于通過自評表采集用戶輸入的學習風格自評信息并存儲；

學習特征生成模塊，用于對所述過程信息和學習風格自評信息進行匹配處理，生成該用戶的學習風格特征值，并在信息提取層次、信息加工處理層次和信息輸出層次上對所述過程信息和所述學習風格自評信息進行匹配處理；

其中，所述信息提取層次上，包括沉思型學習風格和沖動型學習風格；所述信息加工處理層次上，包括推理型學習風格和直覺型學習風格；所述信息輸出層次上，包括謹慎型學習風格和經(jīng)驗型學習風格；

其中，所述自評表設(shè)有9個題項，分別對應所述信息提取層次、所述信息加工處理層次和所述信息輸出層次，每個層次對應3個題項；每個所述題項設(shè)有2個問項，分別對應每個層次的兩種學習風格，以供用戶依據(jù)自己的實際情況進行選擇；以及

所述學習特征生成模塊根據(jù)用戶輸入的所述自評表的選項獲得自評特征值，其中，每個題項的2個問項分別對應一個層次中的一個學習風格，選前一種問項記為+1，選后一種問項記為-1，把同一層次的3個題項分值相加，若得分為正值，則在該層次上傾向于前一種學習風格，若得分為負值，則在該層次上傾向于后一種學習風格。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述第一信息采集模塊定時采集所述過程信息。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述學習特征生成模塊在產(chǎn)生新的過程信息時響應，且響應時判斷第二信息采集模塊中是否存儲有學習風格自評信息，若是，則直接調(diào)用所述學習風格自評信息，若否，則控制第二信息采集模塊啟動采集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述過程信息包括試題內(nèi)容信息和做題行為相關(guān)數(shù)據(jù)，其中，

所述試題內(nèi)容信息包括題型、字數(shù)長度、有無圖像、難度、學科和年級；

所述做題行為相關(guān)數(shù)據(jù)包括題目提取到點擊選項或編輯框的時長均值、做題時長均值、點擊選項或編輯框到提交答案的時長均值。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述學習特征生成模塊包括：

動態(tài)行為數(shù)據(jù)獲取單元，用于根據(jù)所述過程信息獲取用戶的動態(tài)行為特征值；

自評數(shù)據(jù)獲取單元，用于根據(jù)所述學習風格自評信息獲取用戶的自評特征值；

融合處理單元，所述融合處理單元設(shè)置有融合規(guī)則，并基于所述融合規(guī)則根據(jù)所述動態(tài)行為特征和所述自評特征值獲得用戶在所述信息提取、所述信息加工處理和所述信息輸出三個層次上的學習風格特征值。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)，其特征在于，所述動態(tài)行為數(shù)據(jù)獲取單元根據(jù)所述過程信息獲得用戶的動態(tài)行為數(shù)據(jù)分布，基于所述動態(tài)行為數(shù)據(jù)分布獲得動態(tài)行為特征值，每個層次上的所述動態(tài)行為特征值的概率密度計算公式表示為：

式中，表示概率密度，μ表示均值，σ表示標準差，?表示權(quán)重參數(shù)，為正數(shù)，，x表示輸入變量。

7.一種自適應學習方法，其特征在于，該方法基于如權(quán)利要求1所述的基于動態(tài)學習風格信息的自適應學習特征提取系統(tǒng)獲得用戶的學習風格特征值，采用融入所述學習風格特征值的學習者模型生成學習路徑，實現(xiàn)自適應學習；

其中，在學前測試得出薄弱知識點后，通過所述自評表獲取所述學習風格自評信息，適應性引擎通過所述信息提取層次、所述信息加工處理層次和所述信息輸出層次中排名第一的順位，根據(jù)用戶學習風格提供對應的教學策略。