[發明專利]基于大數據與深度學習的自適應學習系統及其構建方法

在審

• 申請號: 202110852356.8
• 申請日: 2021-07-27
• 公開（公告）號: CN113516574A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 鄭平平;周云;石興碌;劉清彪;劉曉
• 申請（專利權）人: 北京愛學習博樂教育科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G09B5/08
• 代理公司: 北京方韜法業專利代理事務所(普通合伙) 11303
• 代理人: 黨小林

1.一種基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，包括：

學生模塊，用于自動記錄學習者的學習過程、學習行為和學習結果；

智能分析模塊，用于根據所記錄的學習者學習數據和知識領域模型中分解的微細知識顆粒，進行學習行為分析，自動評估學習者的認知、情感和知識掌握的初始水平、學習目標需求和學習績效，并形成關聯的知識圖譜；

資源模塊，用于將形成的知識圖譜及學習評估反饋給學習推薦系統，自動推薦學習者感興趣的相關學習內容、學習資源和學習路徑，并根據即時的學習反饋，不斷做出學習策略和行為的調整，從而實現個性化的自適應學習過程。

2.根據權利要求1所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，學習推薦系統用于分類標注學習者的學習行為，通過學習行為的標注，分析學習者感興趣的內容相似性，系統將相似標注比例最高的內容，自動推薦給學習者。

3.根據權利要求1所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，學生的學習路徑為動態生成，學習路徑的動態生成過程為自適應過程。

4.根據權利要求3所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，自適應過程包括：學習能力的自適應、學習知識數據庫的自適應，以及學習習慣的自適應。

5.根據權利要求4所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，學習能力的自適應是指：學生在完成學習后，會進入測試模塊進行知識的檢測；在測試過程中，學生會先遇到難度適中的測試題，如果回答正確，系統將自動提升難度進行試題選擇；如果回答錯誤，系統將降低難度進行試題匹配；系統會給學生提供適合學生水平的資源和題目，既能加強學生對知識的掌握，又不會打擊學生的學習積極性。

6.根據權利要求4所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，學習知識數據庫的自適應是指：根據領域模型，系統會產生當前學習的知識鏈，使學生在既定的知識軌跡中進行學習；當學生的學習產生動態差異，系統就會進行學習路徑的動態修正。

7.根據權利要求4所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，學習習慣的自適應是指：系統根據學生學習習慣的測試結果生成不同的學習路徑。

8.根據權利要求1所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，還包括：

在線學習模塊，用于實現學生的自適應學習、自適應測試及學習討論答疑。

9.根據權利要求1所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，還包括：

教師模塊，用于方便教師完成課程設計、備課管理、授課管理。

10.一種基于大數據與深度學習的自適應學習系統的構建方法，用于構建根據權利要求1至11任意一項所述的基于大數據與深度學習的自適應學習系統，其特征在于，包括：

通過基礎測試，手機學生對已學知識的掌握情況、學習狀態；

通過深度知識追蹤模型和學科知識圖譜，實時診斷學生對知識點的動態掌握情況；

在知識診斷的基礎上，通過強化學習模型和策略為學生規劃學習路徑；

在每位學生的學習路徑的每個步驟上，為學生推薦合適的題目；

對于未掌握題目/知識點，進行題目視頻講解或知識點視頻講解；

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