CN109325707A - 学生学习能力测评方法、***及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种学生学习能力测评方法、***及装置,涉及教育机器人测评的技术领域,包括获取用户的测试目标;根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试;学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种;获取测试过程中用户的学习能力要素数据;根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。本发明能够减少对学生测试花费的程序和成本,提高学生学习能力测试的效率,通过互动的方式,对学生进行多维度的测评,提高测评结果的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及教育机器人测评技术领域,尤其是涉及一种学生学习能力测评方法、***及装置。
背景技术
教育问题一直是人们普遍关注的重点问题,随着人们生活水平的提高及物质生活的改善,人们对教育问题越来越重视。为了方便家长和学校了解学生的学习能力,因材施教,需要对学生的学习能力进行测试。现有的能力测评方法主要包括问卷式测试和人工测试,其中,问卷式测试方法提供给用户大量的测评问题,对用户的答案进行统计分析以评估用户的学习能力,大量的问题,会让用户觉得繁琐无味,产生厌倦感,影响答题准确率从而影响测评的准确度;人工测试方法的测试流程复杂,参与测评者的工作量大、且繁重,需要多人参与。对于更高效且测评结果更准确的测试方法尚未提出更好的技术方案。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种学生学习能力测评方法、***及装置,以提升学生学习能力测评结果的准确性,同时,提高测评效率。
第一方面,本发明实施例提供了一种学生学习能力测评方法,应用于教育机器人,包括:获取用户的测试目标;根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测评方式对用户进行测试;学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种;获取测试过程中用户的学习能力要素数据;学习能力要素数据至少包括:注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据中的一种;根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,在根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:获取测试过程中用户的学习状态数据;学习状态数据至少包括:学习风格数据、学习动机数据、学习压力数据、学习倦怠数据、学习拖延数据、精神状态数据或情感状态中的一种。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,在根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:获取测试过程中用户的兴趣特长数据;兴趣特长数据至少包括:创新思维和创造力数据、兴趣数据或好奇心数据中的一种。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,在根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:获取测试过程中用户的学习过程数据;学习过程数据至少包括:学习方法数据、学习习惯数据或学习效率数据中的一种。
第二方面,本发明实施例还提供一种学习能力测评***,该***执行第一方面的任一种学生学习能力测评方法,该***包括:依次通信连接的应用层、***层和硬件层;硬件层包括数据提取模块和多方位检测仪;多方位检测仪用于获取用户的测试目标,并发送给数据提取模块;数据提取模块用于接收用户的测试目标,并发送给数据处理模块;***层包括数据处理模块和主控制器;数据处理模块用于接收数据提取模块发送的用户的测试目标并发送给主控制器,主控制器用于根据测试目标选取学习能力测评方式;数据提取模块还用于获取测试过程中的数据,并发送给数据处理模块,数据处理模块接收测试过程中的数据并发送给检测工具包;应用层包括检测工具包和分析评价工具包;检测工具包用于接收数据处理模块发送的测试过程中的数据,并发送给分析评价工具包,分析评价工具包用于根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。
第三方面,本发明实施例还提供一种学习能力测评装置,应用于教育机器人,该装置包括:交互模块,用于获取用户的测试目标;选取模块,用于根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试;学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种;数据模块,用于获取测试过程中用户的学习能力要素数据;学习能力要素数据至少包括:注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据中的一种;评价模块,用于根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。
结合第三方面,本发明实施例提供了第三方面的第一种可能的实施方式,其中,数据模块,还用于:获取测试过程中用户的学习状态数据;学习状态数据至少包括:学习风格数据、学习动机数据、学习压力数据、学习倦怠数据、学习拖延数据、精神状态数据或情感状态中的一种。
结合第三方面,本发明实施例提供了第三方面的第二种可能的实施方式,其中,数据模块,还用于:获取测试过程中用户的兴趣特长数据;兴趣特长数据至少包括:创新思维和创造力数据、兴趣数据或好奇心数据中的一种。
结合第三方面,本发明实施例提供了第三方面的第三种可能的实施方式,其中,数据模块,还用于:获取测试过程中用户的学习过程数据;学习过程数据至少包括:学习方法数据、学习习惯数据或学习效率数据中的一种。
本发明实施例带来了以下有益效果:本发明实施例提供的一种学生学习能力测评方法、***及装置,该方法根据用户的测试目标匹配相应的学习能力测评方式,从调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中选择至少一种符合用户需求的方式对用户进行测试,通过获取并分析测试过程产生的注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据,生成用户的学习能力评价报告,在学习能力评价报告中显示用户学习能力要素数据的评分及对用户的改善建议。该方法能够减少对学生测试花费的程序和成本,提高学生学习能力测试的效率,通过互动的方式,对学生进行多维度的测评,提高测评结果的准确性。
本公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,或者,部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定,或者通过实施本公开的上述技术即可得知。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的学生学习能力测评方法流程图;
图2为本发明实施例提供的学生学习能力测评方法的实施示意图;
图3为现有学生学习能力测评***的测评网页示意图;
图4为现有学生学习能力测评***的测评问卷示意图;
图5为现有学生学习能力测评***的实施示意图;
图6为现有学生学习能力测评***的能力测评***结构示意图;
图7为本发明实施例提供的学生学习能力测评***的结构示意图;
图8为本发明实施例提供的学生学习能力测评装置的结构框图。
图标:
81-交互模块;82-选取模块;83-数据模块;84-评价模块。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
目前,测评学生学***与经验,准确度不稳定;学生花费时间周期长,程序繁琐,成本高。
基于此,本发明实施例提供的一种学生学习能力测评方法、***以及装置,可以提升学生学习能力测评结果的准确性,同时,提高测评效率。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种学生学习能力测评方法进行详细介绍。
实施例1
本方法实施例1提供了一种学生学习能力测评方法,参见图1所示的学生学习能力测评方法流程图,该方法包括以下步骤:
步骤S102,获取用户的测试目标。
用户的测试目标包括用户想要测试的学习能力分类和用户想要使用的测试方式。例如,学习能力分类可以为:思维力、想象力、创造力、兴趣、特长、习惯、语言表达力、记忆力、视觉能力、理解力、运算能力、好奇心、操作能力、动手能力、协调能力、注意力、观察力、情感状态或精神状态等。针对不用的学习能力分类,可以设置不同的学习能力测试方式,测试方式可以为:对话式、问卷式、动作式等。用户选择想要了解的具体的学习能力的分类和喜欢的测试方式,教育机器人获取用户的测试目标。
步骤S104,根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测评方式对用户进行测试;学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种。
调查问卷式可以是通过教育机器人用文字显示测试问题,用户通过文字或语音输入测试答案;对话交互式可以是教育机器人与用户进行对话,采集用户的语音或文字信息作为测试答案;引导操作式可以是教育机器人按照预先设置的步骤引导用户对执行预先设置的步骤,将用户的执行情况作为测试答案;视觉感官式是通过教育机器人显示视觉感官测试信息,用户通过语音、文字或表情信息输入测试答案;力触觉感知式是教育机器人通过测试题目与用户进行肢体的接触,例如,握手,采集才相应情景情况下用户的握手力量等数据作为测试答案。
可以将各种学习能力测评方式单独使用或多个结合在一起对用户进行学习能力测评。
步骤S106,获取测试过程中用户的学习能力要素数据;学习能力要素数据至少包括:注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据中的一种。
测试过程中,用户根据学习能力测评方式中的测试题目进行测试,给出测试答案,从测试答案中获取学习能力要素数据。学习能力要素数据是用于评价用户学习能力的关键数据。通过一种或多种学习能力要素数据对用户的学习能力进行描述或评价。
步骤S108,根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。
测试过程中的数据包括各类测试答案及从测试答案中获取的学习能力要素数据,还包括与测试答案对应的测试题目及与测试相关的数据。学习能力评价报告用户评价用户的学习能力,其中对学习能力要素数据的评分用于提供给用户了解各项学习能力的得分情况,改善建议用于给出与各项学习能力相关的建议,帮助用户提升薄弱的学习能力项,发现较强的学习能力像。
参见图2所示的学生学习能力测评方法的实施示意图,学生用户通过与教育机器人进行信息交互,通过硬件实现交互过程中信息的采集,对采集到的数据进行处理,得到改善策略,提供给学生用户。
本发明实施例提供的一种学生学习能力测评方法,根据用户的测试目标匹配相应的学习能力测评方式,从调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中选择至少一种符合用户需求的方式对用户进行测试,通过获取并分析测试过程产生的注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据,生成用户的学习能力评价报告,在学习能力评价报告中显示用户学习能力要素数据的评分及对用户的改善建议。该方法能够减少对学生测试花费的程序和成本,提高学生学习能力测试的效率,通过互动的方式,对学生进行多维度的测评,提高测评结果的准确性。
为了结合更多测评要素对用户学习能力生成更加科学的测评,在根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:获取测试过程中用户的学习状态数据;学习状态数据至少包括:学习风格数据、学习动机数据、学习压力数据、学习倦怠数据、学习拖延数据、精神状态数据或情感状态中的一种。
学习风格数据是描述学生学习习惯和喜好的数据;学习动机数据是描述学生学习目标的数据;学习压力数据是描述学生学习紧张程度的数据;学习倦怠数据是描述学生学习中投入程度的数据;学习拖延数据是描述学生完成学习目标的时间准确程度的数据;情感状态是描述学生喜怒哀乐状态的数据。
用户的学习状态数据如果异常会对测评结果有一定的影响,例如,在学生进行学习能力测试时,其精神状态或情感状态不佳,可能使测试结果受到影响导致测评结果不准确。考虑了精神状态或情感状态数据对测评结果的影响,使测评结果更加科学。
除了对用户现有学习能力进行测评外,用户还可能关心学习能力具有哪些方向的潜力,从而及时进行培养。在根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:获取测试过程中用户的兴趣特长数据;兴趣特长数据至少包括:创新思维和创造力数据、兴趣数据或好奇心数据中的一种。
兴趣特长数据是用户在测试过程中表现的学习能力项的数据和用户表现出更多关注的学习能力项的数据。其中,创新思维和创造力数据包括用户在测试过程中创新类题目中的得分情况的数据;兴趣数据或好奇心数据用于评价用户对学习方向的喜欢程度。通过兴趣特长数据的测评,帮助用户从多个维度了解学能力。
学习能力的评价包括对学习结果和学习过程的评价。在根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:获取测试过程中用户的学习过程数据;学习过程数据至少包括:学习方法数据、学习习惯数据或学习效率数据中的一种。
学习方法数据用于描述学生学习过程中掌握学习内容的逻辑;学习习惯数据用于描述学生学习过程中掌握学习内容的步骤和规律;学习效率数据用于描述学生学习过程中掌握学习内容的速度。通过对学生学习过程中各项表现的监督和分析得到学习过程数据,提供更多用于测评学生学习能力的参考数据。
本方法能够增强用户与教育机器人的互动性,在互动的过程获取用户的测试信息,测评要素更加全面,评价方法更加科学,在提高用户测试互动性的同时,使测评结果更加准确,为用户提供了更好的测试体验。
实施例2
本发明实施例2提供了一种学习能力测评***,该***执行第一方面的任一种学生学习能力测评方法,参见图7所示的学生学习能力测评***的结构示意图,该***包括:
依次通信连接的应用层、***层和硬件层;硬件层包括数据提取模块和多方位检测仪;多方位检测仪用于获取用户的测试目标,并发送给数据提取模块;数据提取模块用于接收用户的测试目标,并发送给数据处理模块。
多方位检测仪包括视觉识别模块、力触觉感知、语音交互模块和触摸显示屏。视觉识别模块用于获取用户的表情信息和动作信息,力触觉感知用于获取用户的力触觉信息,语音交互模块用于获取用户的语音信息,触摸显示屏用于获取用户的触摸操作信息。用户通过多方位检测仪与教育机器人进行交互,将测试目标与测试答案等信息发送给教育机器人。
***层包括数据处理模块和主控制器;数据处理模块用于接收数据提取模块发送的用户的测试目标并发送给主控制器,主控制器用于根据测试目标选取学习能力测评方式;数据提取模块还用于获取测试过程中的数据,并发送给数据处理模块,数据处理模块接收测试过程中的数据并发送给检测工具包。
应用层包括检测工具包和分析评价工具包;检测工具包用于接收数据处理模块发送的测试过程中的数据,并发送给分析评价工具包,分析评价工具包用于根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。
参见图3所示的现有学生学习能力测评***的测评网页示意图、图4所示的现有学生学习能力测评***的测评问卷示意图和图6所示的现有学生学习能力测评***的能力测评***结构示意图,现有***主要通过网页以文字的形式显示试卷,用户根据试卷输出答案,***的测试单元与云端服务器进行数据交换,最后通过显示装置显示测评结果。参见图5所示的现有学生学习能力测评***的实施示意图,现有人工测评方法更多的依赖于老师、家长、教育从业者对学生进行测评。
本发明提供的学生学习能力测评***结合多种学习能力测评方式,调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式、力触觉感知式等进行类人的综合测评,其测评方式多样化,准确度高;与学生具有互动性,体验性好;测评要素全面,测试评价方法***科学;交互机器人智能化;操作自动简单。
本发明实施例提供的学生学习能力测评***,与上述实施例提供的学生学习能力测评方法具有相同的技术特征,所以也能解决相同的技术问题,达到相同的技术效果。
实施例3
本发明实施例3提供了一种学习能力测评装置,应用于教育机器人,参见图8所示的学生学习能力测评装置的结构框图,该装置包括:交互模块81,用于获取用户的测试目标;选取模块82,用于根据测试目标选取学习能力测评方式,根据学习能力测试方式对用户进行测试;学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种;数据模块83,用于获取测试过程中用户的学习能力要素数据;学习能力要素数据至少包括:注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据中的一种;评价模块84,用于根据测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,学习能力评价报告包括对学习能力要素数据的评分及改善建议。
数据模块83,还用于:获取测试过程中用户的学习状态数据;学习状态数据至少包括:学习风格数据、学习动机数据、学习压力数据、学习倦怠数据、学习拖延数据、精神状态数据或情感状态中的一种。
其中,数据模块83,还用于:获取测试过程中用户的兴趣特长数据;兴趣特长数据至少包括:创新思维和创造力数据、兴趣数据或好奇心数据中的一种。
数据模块83,还用于:获取测试过程中用户的学习过程数据;学习过程数据至少包括:学习方法数据、学习习惯数据或学习效率数据中的一种。
本发明实施例所提供的装置,其实现原理及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (9)
1.一种学生学习能力测评方法,应用于教育机器人,其特征在于,包括:
获取用户的测试目标;
根据所述测试目标选取学习能力测评方式,根据所述学习能力测评方式对用户进行测试;所述学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种;
获取测试过程中用户的学习能力要素数据;所述学习能力要素数据至少包括:注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据中的一种;
根据测试过程中的数据生成所述用户的学习能力评价报告,所述学习能力评价报告包括对所述学习能力要素数据的评分及改善建议。
2.根据权利要求1所述的学生学习能力测评方法,其特征在于,在所述根据所述测试目标选取学习能力测评方式,根据所述学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:
获取测试过程中用户的学习状态数据;所述学习状态数据至少包括:学习风格数据、学习动机数据、学习压力数据、学习倦怠数据、学习拖延数据、精神状态数据或情感状态中的一种。
3.根据权利要求1所述的学生学习能力测评方法,其特征在于,在所述根据所述测试目标选取学习能力测评方式,根据所述学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:
获取测试过程中用户的兴趣特长数据;所述兴趣特长数据至少包括:创新思维和创造力数据、兴趣数据或好奇心数据中的一种。
4.根据权利要求1所述的学生学习能力测评方法,其特征在于,在所述根据所述测试目标选取学习能力测评方式,根据所述学习能力测试方式对用户进行测试的步骤之后,还包括:
获取测试过程中用户的学习过程数据;所述学习过程数据至少包括:学习方法数据、学习习惯数据或学习效率数据中的一种。
5.一种学习能力测评***,其特征在于,执行权利要求1-4任一项所述的学生学习能力测评方法,该***包括:依次通信连接的应用层、***层和硬件层;
所述硬件层包括数据提取模块和多方位检测仪;所述多方位检测仪用于获取用户的测试目标,并发送给所述数据提取模块;所述数据提取模块用于接收所述用户的测试目标,并发送给数据处理模块;
所述***层包括所述数据处理模块和主控制器;所述数据处理模块用于接收所述数据提取模块发送的所述用户的测试目标并发送给所述主控制器,所述主控制器用于根据所述测试目标选取学习能力测评方式;
所述数据提取模块还用于获取测试过程中的数据,并发送给所述数据处理模块,所述数据处理模块接收所述测试过程中的数据并发送给检测工具包;
所述应用层包括所述检测工具包和分析评价工具包;所述检测工具包用于接收所述数据处理模块发送的所述测试过程中的数据,并发送给所述分析评价工具包,所述分析评价工具包用于根据所述测试过程中的数据生成用户的学习能力评价报告,所述学习能力评价报告包括对所述学习能力要素数据的评分及改善建议。
6.一种学习能力测评装置,应用于教育机器人,其特征在于,包括:
交互模块,用于获取用户的测试目标;
选取模块,用于根据所述测试目标选取学习能力测评方式,根据所述学习能力测试方式对用户进行测试;所述学习能力测评方式至少包括:调查问卷式、对话交互式、引导操作式、视觉感官式、创作式或力触觉感知式中的一种;
数据模块,用于获取测试过程中用户的学习能力要素数据;所述学习能力要素数据至少包括:注意力数据、观察力数据、记忆力数据、思维力数据、想象力数据、创造力数据、理解力数据、语言表达数据、操作能力数据、运算能力数据或听视知觉能力数据中的一种;
评价模块,用于根据测试过程中的数据生成所述用户的学习能力评价报告,所述学习能力评价报告包括对所述学习能力要素数据的评分及改善建议。
7.根据权利要求6所述的学习能力测评装置,其特征在于,所述数据模块,还用于:
获取测试过程中用户的学习状态数据;所述学习状态数据至少包括:学习风格数据、学习动机数据、学习压力数据、学习倦怠数据、学习拖延数据、精神状态数据或情感状态中的一种。
8.根据权利要求6所述的学习能力测评装置,其特征在于,所述数据模块,还用于:
获取测试过程中用户的兴趣特长数据;所述兴趣特长数据至少包括:创新思维和创造力数据、兴趣数据或好奇心数据中的一种。
9.根据权利要求6所述的学习能力测评装置,其特征在于,所述数据模块,还用于:
获取测试过程中用户的学习过程数据;所述学习过程数据至少包括:学习方法数据、学习习惯数据或学习效率数据中的一种。
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