[發明專利]一種用于在線學習平臺的用戶學習能力評估方法和裝置

有效

• 申請號: 202011424512.2
• 申請日: 2020-12-09
• 公開（公告）號: CN112199507B
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發明（設計）人: 王濤;羅吉文;張洋;余躍;楊程;王懷民;白羽;范強;張迅暉;李志星;馮晨輝;張禹;霍曼妍
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科技大學
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/9535;G06Q50/20
• 代理公司: 長沙國科天河知識產權代理有限公司 43225
• 代理人: 邱軼

1.一種用于在線學習平臺的用戶學習能力評估方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取在線學習平臺中用戶的學習項目數據的集合；所述學習項目數據包括學習項目描述標簽和學習項目練習分值；

根據預設的分類規則和所述學習項目描述標簽對所述學習項目數據進行分類，得到對應的學習項目類別，根據所述學習項目類別的數量得到用戶的學習廣度評估結果，根據所述學習項目類別對應的所述學習項目描述標簽的數量，得到用戶對所述學習項目類別的學習深度評估結果；

將所述學習項目類別對應的所述學習項目練習分值按生成時間從早到晚排列，得到對應的分值序列，根據所述分值序列中第一個元素得到用戶的學習速度能力評估結果，根據所述分值序列的各項元素的數值變化得到用戶對所述學習項目類別的知識遷移能力評估結果，根據所述分值序列中大于預設值的元素的位置得到用戶對所述學習項目類別的堅韌性評估結果，根據所述分值序列的元素的時間間隔，得到用戶對所述學習項目類別的持續性評估結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據預設的分類規則和所述學習項目描述標簽對所述學習項目數據進行分類，得到對應的學習項目類別，根據所述學習項目類別的數量得到用戶的學習廣度評估結果，根據所述學習項目類別對應的所述學習項目描述標簽的數量，得到用戶在所述學習項目類別的學習深度評估結果的步驟包括：

根據預設的分類規則和所述學習項目描述標簽對所述學習項目數據進行從粗到細的三次分類，分別獲得對應的一級學習項目類別、二級學習項目類別和三級學習項目類別；

根據所述一級學習項目類別、所述二級學習項目類別和所述三級學習項目類別的數量，得到用戶的學習廣度評估結果；

根據所述二級學習項目類別對應的所述學習項目描述標簽的數量，得到用戶在所述二級學習項目類別的學習深度評估結果。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，將所述學習項目類別對應的所述學習項目練習分值按生成時間從早到晚排列，得到對應的分值序列的步驟包括：

將所述三級學習項目類別對應的所述學習項目練習分值按生成時間從早到晚排列，得到對應的分值序列。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述學習項目練習分值包括按照預設的練習順序排列的多個單項練習分值；

根據所述分值序列中第一個元素得到用戶的學習速度能力評估結果的步驟包括：

將所述分值序列中第一個元素對應的所述多個單項練習分值輸入深度知識追蹤模型，得到首次知識掌握程度值；

根據所述首次知識掌握程度值得到用戶的學習速度能力評估結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述分值序列的各項元素的數值變化得到用戶對所述學習項目類別的知識遷移能力評估結果的步驟包括：

將所述分值序列的元素對應的所述多個單項練習分值輸入深度知識追蹤模型，得到對應的單次知識掌握程度值；

根據所述單次知識掌握程度值的變化，得到所述用戶對所述學習項目類別的知識遷移能力評估結果。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述分值序列中大于預設值的元素的位置得到用戶對所述學習項目類別的堅韌性評估結果的步驟包括：

獲取所述分值序列中第一個大于預設值的元素對應的首次通過位置，獲取所述首次通過位置前的元素數量，根據所述元素數量得到用戶對所述學習項目類別的嘗試次數；

獲取所述分值序列中第n個大于預設值的元素對應的第n位置，根據n的最大值得到用戶對所述學習項目類別的有效復習次數；其中，n＞1；

根據第n-1位置和第n位置之間的元素數量，以及根據所述嘗試次數，得到用戶對所述學習項目類別的堅韌性評估結果。