[發明專利]一種基于大數據的在線教育課件推送方法

有效

• 申請號: 202110033629.6
• 申請日: 2020-07-18
• 公開（公告）號: CN112784144B
• 公開（公告）日: 2022-11-29
• 發明（設計）人: 羅孝瓊
• 申請（專利權）人: 長沙麥都網絡科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9532
• 分類號: G06F16/9532;G06F16/9535;G06F40/284;G06Q50/20;G09B5/12
• 代理公司: 泉州市興博知識產權代理事務所(普通合伙) 35238
• 代理人: 易敏

1.一種基于大數據的在線教育課件推送方法，其特征在于，應用于網絡課件云平臺，所述網絡課件云平臺分別與各個用戶終端具有通信連接，并且所述網絡課件云平臺包括課件預處理服務器，注意力分析服務器、課件推送服務器、課件內容服務器和數據庫，其中，

課件預處理服務器將課件按照知識點分割為子課件，并且為每個子課件設置對應的集中度指數，子課件的集中度指數為用戶適合學習該子課件的最低的用戶學習集中度；

注意力分析服務器對用戶進行注意力測試以得到用戶學習集中度，其中，用戶終端獲取用戶的眼動數據并將其發送至注意力分析服務器；注意力分析服務器對眼動數據進行分析處理以得到第一測試集中度，并將第一測試集中度與標準眼動指數進行比較以判斷是否進行第二測試；在第一測試集中度小于標準眼動指數時進行第二測試，注意力分析服務器發送測試對話數據至用戶終端，接收用戶發送的測試回復數據并對其處理以得到第二測試集中度；注意力分析服務器根據第一測試集中度和第二測試集中度進行分析以得到用戶學習集中度；

用戶學習集中度的計算公式為：

其中m表示第一測試集中度，表示標準眼動指數，n表示第二測試集中度，表示歷史第二測試集中度的平均值，系數α、β分別為第一測試集中度的和第二測試集中度的增強指數，

課件推送服務器根據用戶學習集中度、子課件的集中度指數和用戶學習記錄進行分析以得到課件推送指令，并將課件推送指令發送至課件內容服務器；

課件內容服務器響應于接收到的課件推送指令推送相應的子課件至用戶終端。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，注意力分析服務器對眼動數據進行特征提取，獲取眼動特征參數，眼動特征參數包括：注視屏幕的總次數，每次注視屏幕的停留時間、注視點的順序軌跡以及平均注視屏幕的停留時間。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，注意力分析服務器發送測試對話數據至用戶終端；

用戶根據接收到的測試對話數據發送相應的測試回復數據到注意力分析服務器；

注意力分析服務器獲取測試回復數據和用戶學習主題的歷史測試回復數據；

注意力分析服務器根據測試回復數據和歷史測試回復數據計算第二測試集中度。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，注意力分析服務器為每個歷史測試回復數據創建歷史集中度矢量，并提取每個歷史測試回復數據的詞向量，然后對所述詞向量進行分析以得到詞頻向量；

注意力分析服務器計算詞頻向量與標準詞頻向量的相似度以得到每個歷史集中度矢量的測試反饋值；

注意力分析服務器為測試回復數據創建即時集中度矢量，并通過測試間隔函數計算每個歷史集中度矢量與即時集中度矢量的測試間隔；

注意力分析服務器將歷史集中度矢量根據測試間隔進行升序排序，然后選取測試間隔最小的k個歷史集中度矢量；

注意力分析服務器計算測試間隔最小的k個歷史集中度矢量的測試反饋值的平均值以得到用戶的第二測試集中度。

5.根據權利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，所述課件推送服務器根據用戶學習集中度、子課件的集中度指數和用戶學習記錄進行分析以得到課件推送指令，包括：

課件推送服務器基于用戶學習記錄分析用戶學習主題，接收對應于用戶學習主題的子課件列表；

課件推送服務器基于用戶學習集中度和子課件的集中度指數，篩選出適合用戶當前注意力學習的子課件列表，將子課件列表發送至用戶終端顯示界面，用戶對接下來進行學習的子課件進行選擇；

課件推送服務器根據用戶選擇數據生成課件推送指令。

6.根據權利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，所述課件推送服務器根據用戶學習集中度、子課件的集中度指數和用戶學習記錄進行分析以得到課件推送指令，包括：

課件推送服務器根據用戶學習記錄分析用戶學習主題，并接收對應于用戶學習主題的子課件列表；

課件推送服務器在子課件列表中選擇集中度指數小于用戶學習集中度的子課件以生成課件推送指令；

課件內容服務器響應于接收到的課件推送指令推送相應的子課件至用戶終端。