CN109801525B - 一种用于网络教学的师生多维匹配方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于网络教学的师生多维匹配***，包括：学生终端、教师终端以及***服务器，其中学生终端、教师终端以及***服务器通过数据网络相连；***服务器包括学生信息记录模块、教师信息记录模块、学生课程测试模块、学生课程推荐模块，教师课程评价模块、教师课程推荐模块、学生教师匹配推荐模块、课程教学模块；学生终端、教师终端以及***服务器都可以包括存储器。本发明旨在解决现有技术中，对教师和学生之间匹配方式的单一和粗略，难以真正使得学生得到适宜的课程以及授课教师的问题，以非教学因素相关性为基础，在此基础上学生与教师之间建立互相，再匹配适合于彼此的教学课程。

Description

一种用于网络教学的师生多维匹配方法和***

技术领域

本发明涉及网络教育技术领域，特别涉及一种用于网络教学的师生多维匹配方法和***。

背景技术

语言是人类交流必不可少的媒介，随着信息技术的发展，以及经济和文化的发展，自由的与外国人交流已成了社会需求。一方面，从全世界来看，说英语的人数已经超过了任何语言的人数，45个国家的官方语言是英语，全世界75％的电视节目是英语，四分之三的邮件是用英语书写，电脑技术和互联网，也是建立在英语的基础上；另外一方面，中国在世界经济文化交流中扮演着越来越重要的角色，掌握中文，是经济全球化的必然趋势。

就应用最为广泛的英语，传统的外语教学活动，多数通过教师与学生以彼此面对面教授的方式来进行，这样的方式需要长期固定地点、固定时间的学习，对于缺少固定时间、交通不变的人士而言存在学习困难。

随着网络的快速发展，有许多提供在线外语教学服务的网站开设诸多在线教育课程，将已经录好的课件在网站上根据学习进度播放，并进行相应测试来达到教学的目的，但这种方式的缺陷在于，长久下来，不仅学习者感到枯燥乏味，更无法借助网站式学习获得到外语口语教学的真实性与互动感。

此外，在现有的教学实践中，在线教学的课程设置较为固定，通常采用一对多的模式以顺序设置的课程为主导进行教学，不同学习者接受同样的教学内容和测试。同时，由于在线学习支持***的针对性和时效性不强、学习活动过度同质化，再加上教师的能力与学生的需求经常存在不匹配的现象，很多学习者还不能充分利用在线课程开展互动学习，其中比较突出的一个问题无法针对不同的学习者提供合适的课程以及适合教授该学生的教师。

目前，已有教学资源的个性化推荐方法和***。

例如，公开号为CN103886054A，发明名称为“一种网络教学资源的个性化推荐方法和***”的文件公开了一种关注个性化的需求的教学方法和***，针对教师用户的特性和需求，从海量资源库中筛选出适于教师的教学资源，采用知识决策树结构表示教师模型，提高推荐的精度和质量，采用关联规则挖掘方法计算教学资源之间的关联度，同时采用潜在语义分析、统计、聚类方法，通过教师行为记录，对课程标签和资源标签进行过滤扩展，增加关键词提取的准确性。该方案针对课程进行推荐，满足了课程和教师之间的匹配度，但未注意到教师和学生之间的联系，同样的课程，对于程度相同的学生，不同的教师授课也会有不同的效果。

又如，公开号为CN106547909A，发明名称为“一种基于大数据的易错题库构建管理方法及设备”的文件公开了一种推荐方法，收集多个学生用户对某一目标习题进行作答的答案数据；从习题库中获取目标习题对应的教师评析信息，获取目标学生用户群中的每一个目标学生用户的用户属性，针对每一个目标学生用户组，以目标学生用户组内的目标学生用户对应的班级标识为依据，从预设的班级标识与教学教师的对应关系中确定出目标学生用户组对应的目标教学教师，若干个目标学生用户组对应的目标教学教师可以以该目标习题为参考，并列地对各自负责的班级进行针对性的辅导教学，从而可以并行提高各个班级的学生用户的学习效率，降低各个班级的学生用户的学习成绩的差距。该方法注意到了对学生的测试进行针对性的归类和指导，但其仅关注考试，并以此为依据进行训练，对教学的环节有所忽视。

又如，公开号为CN106875309A，发明名称为“一种课程推荐方法及***”的文件公开了一种在线课程推荐方法，通过建立教师池，将同一授课课程的教师按设定的成绩区间标准进行分类，满足不同成绩区间的学生需要，最大化实现因材施教。参与课程的学生可以对授课教师进行评分，对教师进行一个客观的动态考评，为后续选课的学生提供参考，根据各科的历史成绩从教师池中检索出授课教师的组合，找到合适自己成绩的教师，并根据性别，选择合适这一性别的教师，做到教师与学生的匹配。该方案注意到了教师与学生之间的联系，但仅关注学生的历史成绩和性别，其实质同传统学校教学方式的根据成绩分班以及安排班主任并无本质上的区别，根据成绩和性别划分，处理方式较为局限和单一，不能顾及到学生与教师的全面匹配，此外，对于教师的评价仅重视学生打分的环节，推荐过程中，较多考虑到学生的因素，而并未考虑教师的多重可评价属性。

再如，公开号为CN107230174A，发明名称为“一种基于网络的在线互动学习***和方法”的文件公开了一种基于网络的在线互动学习***和方法，使得学习者在使用本发明的教学***时，可以实现因材施教，让每个学习者在自己原有的基础上都得到潜在兴趣/特长发展，并将其发展路径数据用于指导其后学习者的学习进程，其注意到了对于学生个性化的关注，教师起到了指导学生的作用，但并未关注到对于教师与学生是否相互匹配的问题。

综上，现有技术关注到对于不同的学生施以不同的教学方式，也注意到了教师对于学生的指导作用，考虑到了学生的个人兴趣与课程的匹配度。现有的教学，多为根据课程要求，选择适于讲授该课程的教师，再由学生选择教师，但随着网络的发达更多的出现了一对一在线教学，也更多的出现了在职学生与兼职教师，在一对一在线教学中，相比较于传统授课方式，学习双方呈现的为一种较为弱的束缚，学生完全掌握学习的主动权，对教师的评价有所不满即可通过退出学习而立即结束，这一行为的产生将会导致教师的积极性受挫，同时学生浪费了学习时间和花费的金钱。

本申请发明人经过研究发现，这是由于现有技术中并未意识到，在教学三元素学生、教师、课程之间匹配关系的重要性程度已不同于传统教学中课程要求第一位，教师水平第二位，教师学生互相认可度第三位的顺序。学生与教师间若不能建立全面的互信，则无法流畅顺利的完成教学计划。

发明内容

有鉴于此，本发明旨在提供一种用于网络教学的师生多维匹配方法和***，以解决现有技术中，对教师和学生之间匹配方式的单一和粗略，难以真正使得学生得到适宜的课程以及授课教师的问题。

本发明人首先建立起教师和学生的互信匹配，其以非教学因素相关性为基础，在此基础上，匹配适合于彼此的教学课程。

根据本发明的一个目的，提供一种用于网络教学的师生多维匹配***，包括：学生终端、教师终端、以及***服务器，其中学生终端、教师终端以及***服务器通过数据网络相连，学生终端、教师终端以及***服务器之间均可进行数据交换，教师利用终端授课，学生利用终端接受课程。其中学生终端、教师终端均包括输入装置、输出装置、计算装置、存储装置、其中输入装置可以为键盘、鼠标、手写板、视频采集装置、麦克风等可以采集信息的设备；输出装置可以为显示器、扬声器等可以输出信息的设备；***服务器包括学生信息记录模块、教师信息记录模块、学生课程测试模块、学生课程推荐模块，教师课程评价模块、教师课程推荐模块、学生教师匹配推荐模块、课程教学模块；学生终端、教师终端以及***服务器均包括存储器。

所述学生信息记录模块记录学生个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息等信息。

所述教师信息记录模块记录教师个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息等信息。

所述学生课程测试模块根据学生信息记录模块中课程信息向学生提供测试，以确定学生初始水平。

所述学生课程推荐模块，根据学生信息模块提供的其他个人信息以及课程测试模块提供的学生测试成绩向学生推荐适于该学生的课程组。

所述教师课程评价模块根据教师信息记录模块中课程信息提取教师所擅长的知识点，并基于教师之间互评和学生对教师的历史评价给出该教师对于每个知识点授课能力的评分。

所述教师课程推荐模块，根据教师信息模块提供的其他个人信息以及教师课程评价模块提供的知识点授课能力的评分推荐适于该教师讲解的课程组。

所述学生教师匹配推荐模块，用于计算非教学因素相关性，根据所述学生信息记录模块、教师信息记录模块中学生和教师除课程信息外的信息进行匹配，从而给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合。

所述课程教学模块根据所述学生课程推荐模块、所述教师课程推荐模块以及所述学生教师匹配推荐模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，提供最为适宜的三者组合。

根据本发明的另一个目的，提供一种用于网络教学的师生多维匹配方法，包括：

通过学生终端获取学生个人信息并记录在***服务器的学生信息记录模块中；

通过教师终端获取教师个人信息并记录在***服务器的教师信息记录模块中；

通过***服务器的学生课程测试模块向学生提供测试，以确定学生初始水平；

通过***服务器的学生课程推荐模块，向学生推荐适于该学生的课程组；

通过***服务器的教师课程评价模块给出教师对于每个知识点授课能力的评分；

通过***服务器的教师课程推荐模块，推荐适于该教师讲解的课程组；

通过***服务器的学生教师匹配推荐模块，给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合；

通过***服务器的课程教学模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，提供最为适宜的三者组合，并进行授课。

在本发明中，学生/教师终端包括但不限于：处理器、网络模块、控制模块、存储器、显示模块以及计算机操作***或智能操作***；所述终端上可以设有通过数据总线连接各种拓展类设备和配件的多种数据接口；所述智能操作***包括Windows、Android及其改进、iOS，在其上可以安装、运行应用软件，实现在计算机操作***或智能操作***下的各种应用软件、服务和应用程序商店/平台的功能。

在本发明中，终端包括但不限于经RJ45/Wi-Fi/蓝牙/2G/3G/4G/G.hn/Zigbee/Z-ware/RFID等连接方式连接到互联网络，并借助互联网连接到其它的终端或其它电脑及设备，通过1394/USB/串行/SATA/SCSI/PCI-E/Thunderbolt/数据卡接口等多种数据接口或者总线方式，通过HDMI/YpbPr/SPDIF/AV/DVI/VGA/TRS/SCART/Displayport等音视频接口等连接方式，来连接各种拓展类设备和配件，组成了一个会议/教学设备互动***。带有软件形式的声音捕捉控制模块和动作捕捉控制模块，或通过数据总线板载硬件形式的声音捕捉控制模块和动作捕捉控制模块，来实现声控和形控功能；通过音视频接口连接显示/投影模块、麦克风、音响设备和其它音视频设备，来实现显示、投影、声音接入、音视频播放，以及数字或模拟的音视频输入和输出功能；通过数据接口连接摄像头、麦克风、电子白板、RFID读取设备，实现影像接入、声音接入、电子白板的使用控制和录屏，RFID读取功能，并通过相应的接口可接入和管控移动存储设备、数字设备和其它设备；通过DLNA/IGRS技术和互联网络技术，来实现的包括多屏设备之间的操控、互动和甩屏等功能。

在本发明中，处理器定义为包括但不限于：指令执行***，如基于计算机/处理器的***、专用集成电路(ASIC)、计算设备、或能够从非暂时性存储介质或非暂时性计算机可读存储介质取得或获取逻辑并执行非暂时性存储介质或非暂时性计算机可读存储介质中包含的指令的硬件和/或软件***。所述处理器还可以包括任意控制器，状态机，微处理器，基于互联网络的实体、服务或特征，或它们的任意其它模拟的、数字的和/或机械的实现方式。

在本发明中，所述计算机可读存储介质定义为包括但不限于：能够包含、存储或保持程序、信息及数据的任意介质。计算机可读存储介质包括许多物理介质中的任一种，如电子介质、磁性介质、光介质、电磁介质或半导体介质。合适计算机可读存储介质以及终端和服务器使用的存储器的更具体示例包括但不限于：磁性计算机盘(如软盘或硬驱)、磁带、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、光盘(CD)或数字视频光盘(DVD)、蓝光存储器、固态硬盘(SSD)、闪存。

在本发明中，互联网可以包括局域网和广域互联网，可以是有线互联网，也可以是无线互联网，或者这些网络的任意组合。

通过本发明所述的方法和***以实现因材施教，让每个学生在自己原有的基础上都得到更为适宜的课程和教师。提供本概述是为了以简化的形式介绍将在以下详细描述中进一步描述的选择的概念。本概述并不旨在标识所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求保护主体的范围，此外，所要求保护的主题不限于解决在本发明的任一部分中所提及的任何或所有缺点的实现。

附图说明

图1是根据本发明的用于网络教学的师生多维匹配方法的步骤流程图；和

图2是根据本发明的用于网络教学的师生多维匹配***的构成示意图。

具体实施方式

针对现有技术中存在的问题，本发明提出一种用于网络教学的师生多维匹配方法和***，旨在因材施教，让每个学生在自己原有的基础上都得到更为适宜的课程和教师。

为使本发明的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案做进一步地详细说明。

图1是根据本发明的用于网络教学的师生多维匹配方法的步骤流程图。

根据本发明的一个目的，为因材施教，需要了解学生的个人信息，以便为其选择合适的课程和教师。

步骤S101：通过学生终端获取学生个人信息并记录在***服务器的学生信息记录模块中；通过教师终端获取教师个人信息并记录在***服务器的教师信息记录模块中。

所述学生信息记录模块记录学生个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息等信息；所述教师信息记录模块记录教师个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息等信息。

进一步的，学生的生理信息包括年龄信息、性别信息、学习时段信息、性格信息等；兴趣信息包括阅读偏好信息、运动偏好信息、艺术偏好信息等；课程信息包括教育背景信息和课程学习需求信息；教育背景信息包括，学历信息、专业信息等；课程学习需求信息包括学习目标信息，目前对于该课程的学习程度信息等。

进一步的，教师的生理信息包括年龄信息、性别信息、授课时段信息、性格信息等；兴趣信息包括阅读偏好信息、运动偏好信息、艺术偏好信息等；课程信息包括教育背景信息和课程教学特点信息；教育背景信息包括，学历信息、专业信息等；课程教学特点信息包括擅长知识点、授课风格，目前对于该课程的研究程度信息(如学术成就)等。

需要说明的是，基于网络的教学不同于传统教学方式的特点之一是在各个环节都存在非常多的不确定性，现有技术中对此通常并未深刻认识，由此导致在传统教学中成熟的课程设置，教师安排在互联网教学中经常“水土不服”。

一方面，互联网教学中学生的情况各不相同。例如，学生的年龄不同，以英语学习为例，有不同年龄段的学生，不同于传统教学；又如，对某一门学科的偏好不同对某一门学科的重视程度以及投入的精力不同，以英语学习为例，其中包括听、说、读、写，对于工程技术人员而言，同样是学习英语，但其对听、说的重视程度通常弱于对读、写的重视程度，而对于计划移民的学生而言，对听、说这两项的重视程度通常与工程技术人员相反；再如，适于学习的时间不同，在线教育的学生中既有在校学生，又有自由职业者，还有在职学生，其能够高效学习的时段各不相同；再如，喜爱的授课模式不同，例如，以英语学习为例，有些学生乐于接受先语法再造句乃至写文章的方式，而有些学生则偏好直接从句子入手，培养语感而后再辅之语法学习。

另一方面，互联网教学中教师的情况也不相同。例如，教师的授课风格有所不同，有的含蓄冷静，有的热情奔放；又如，教师的工作时段不同，有的全职教师工作日可教学，有的兼职教师仅能在工作日的晚上或周末才可教学；再如，有的教师擅长鼓励式教学，有的教师擅长激将式教学。

步骤S102：通过***服务器的学生课程测试模块向学生提供测试，以确定学生初始水平；

在本步骤，对学生进行初始测试，在本测试中，对学生目标学***为G_N；并将测试信息提交到***服务器的学生信息记录模块中。

步骤S103：通过***服务器的学生课程推荐模块，向学生推荐适于该学生的课程组；

在本步骤，基于步骤S102的测试结果，可初步确定学生在目标学***，根据学生期望达到的学习目标程度，计划的学习总时间等相关因素，向学生推荐适于该学生完成目标所适宜的课程组。

需要说明的是，如前所述，不同的学生初始程度通常不同，即使是初始程度相同的学生，因为存在对学习目标以及投入学习的时间等因素各有差别，其适宜的课程也相应的有所不同。区别于传统教学以及现有技术中基于互联网的教学，本发明在课程推荐中考虑更多现实相关因素。

例如，小明和小强都是英语学***，均计划出国留学，均需参加标准化英语测试(假设共有听、说、读、写四项，每项25分，满分100分，四项总得分超过60分达到留学最低成绩申请要求)，但小明所学专业为新闻，除需满足总分超过60分以外，额外需要达到写作20分以上才可以进入期望的学校，而小强所学专业为地球物理，除满足总分超过60分以外，额外需要达到阅读20分以上才可以进入期望的学校。此时，针对同一基础的不同学生，***根据个性化的需求向其推荐不同的课程组，此处，将其称为课程组是因为，即使是针对同一学生，为达到通过考试的目标，也存在不同的课程设置方式，以小明为例，因其写作分数要求较高，因此在推荐课程中重点考虑写作所占比重较大的课程，而由于对其他成绩并无要求，在满足写作超过20分并且总分超过60分的情形下，可推荐多种课程，听、说、读、写所占课程的重要程度可以依次为“写、听、说、读”或“写、听、读、说”或“写、说、听、读”、或“写、说、读、听”，其中“听、说、读”三项也可能出现两项或三项重要程度相同的情况，因此在课程的设置上，存在多种可选的课程组。

步骤S104：通过***服务器的教师课程评价模块给出教师对于每个知识点授课能力的评分。

在本步骤中，所述教师课程评价模块根据教师信息记录模块中课程信息提取教师所擅长的知识点，并基于教师之间互评和学生对教师的历史评价给出该教师对于每个知识点授课能力的评分。

需要指出的是，如前所述，互联网教学中，针对同一知识点，不同教师的教学能力各不相同，因此，需要对针对课程的各个知识点，对教师的能力进行评估，能力评估的方式为教师互评与接受过互联网授课的学生给出的历史评价相结合的方式，评价结果计入***服务器的相关教师信息记录模块中，并定期或不定期更新。

步骤S105：通过***服务器的教师课程推荐模块，推荐适于该教师讲解的课程组；

在本步骤，基于步骤S104的评分结果，可初步确定教师在目标教学课程中的水平，根据教师期望的教学目标程度，计划的教学总时间等相关因素，推荐适于该教师完成目标所适宜的课程组。

需要说明的是，如前所述，类似的，不同的教师的教学能力通常不同，即使是教学能力相同的教师，因为存在对教学目标程度以及投入教学的时间等因素各有差别，其适宜的课程也相应的有所不同。区别于传统教学以及现有技术中基于互联网的教学，本发明在课程推荐中考虑更多现实相关因素。

步骤S106：通过***服务器的学生教师匹配推荐模块，给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合；在该步骤中，首先按照学生与教师的生理信息和兴趣信息等教学信息外的信息进行相关度计算，由此得到学生与教师的非教学因素相关性匹配值(即计算出的相关度)，根据所得非教学因素相关性匹配值，并与预先设置的最低限度匹配值比较，当所得匹配值度大于该最低限度匹配值的情形下，进入步骤S107。

传统的教学和在线教育中，对学生和教师之间是否匹配的关注重点在于基于课程和成绩所带来的联系，除此之外的信息往往被忽视。如前所述，在本发明的前序步骤中包括对学生的生理信息和兴趣信息的获取。

相关度计算方法，可采用现有技术中的欧几里得距离(Eucledian Distance)法、Jaccard相似度计算方法、皮尔森相关系数(Pearson Correlation Coefficient)、向量空间模型(Vector Space Model，VSM)法等。

最低限度匹配值的选取，可根据***中教师数量、学生数量、教学难度、课时长短、课程重要性等因素确定，根据不同的需求而确定不同的最低限度匹配值。特别的，在匹配值不能达到最低限度匹配值的情况下，***不再进行推荐，而转入人工推荐，由***服务供应商所聘任的资深教师进一步与学生沟通，是否需要在非教学因素匹配值不能达到最低限度的情况下继续推荐教师。在此种情况下，可能会出现学生与教师互相认同感不足，但学生为了完成某一教学目标，被迫需要被推荐教师的情况，而此时，由于已有了前期沟通，学生在接受教师后退课的可能性相比于***直接推荐，有大幅度的下降，从而节省双方的时间、精力和资金。

优选的，学生生理信息包括年龄信息、性别信息、学习时段信息、性格信息等。

优选的，学生兴趣信息包括阅读偏好信息、运动偏好信息、艺术偏好信息等；

优选的，教师的生理信息包括年龄信息、性别信息、授课时段信息、性格信息等；

优选的，教师兴趣信息包括阅读偏好信息、运动偏好信息、艺术偏好信息等。

本发明的发明人经过长期从事教学和研究工作发现，目前的教育体系中通常基于学生考试成绩和教师教学成绩将学生和教师进行划分并匹配。这一方式在部分教学实践中确实有一定的效果，但随着目前青少年学生的思维转变，由“八零后”到“九零后”到“零零后”自我意识的不断增强，以及基于网络的教学中学员的不确定性，建立学生与教师之间的信任感和无障碍交流对提高学生学习成绩具有决定性的作用。

从而，为满足这一需求，需建立多维的教师与学生匹配模式，具体而言，可用多种标签对学生的多个方面进行表征，同时，对教师的相应方面进行表征，并通过相同标签的匹配程度，考虑教师与学生是否能够匹配并建立起互信关系。

例如，学生和教师的标签均包括年龄、时段、爱好。英语学习者小明年龄为18岁，学习时段为休息日，热爱足球运动；英语学习者小强年龄为38岁，学习时段为休息日，爱好阅读；教师Tom年龄28岁，教学时段为休息日，爱好足球；教师Mike年龄58岁，教学时段为休息日，爱好足球。按照传统的教学观点，学生成绩和教师教学成绩决定学生和教师如何进行配对，此时，可以存在“小强——Tom、小明——Mike”，“小强——Mike、小明——Tom”，“小明——Mike、小强——Mike”以及“小明——Tom、小强——Tom”四种均为合理的匹配方式。事实上，年纪较长的学习者更倾向于与比其年纪更长的英语教师交流和沟通，而年纪较小的学习者更倾向于和与其年龄差距较小的英语教师交流和沟通。考虑到年龄对教师和学生配对的影响可知，“小明——Mike”以及“小强——Tom”的组合方式并不利于师生之间建立互信，进而形成良好的互动。

正是因为注意到这一点，本发明人提出了多维匹配这一能够解决上述问题的方法，即，从多个非教学因素对双方进行表征，并考虑匹配程度，优选匹配程度较高的组合。

步骤S107：通过***服务器的课程教学模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，提供最为适宜的三者组合，并进行授课，具体的，通过***服务器的课程教学模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，在满足非教学因素相关性匹配值的学生与教师组合中，加入课程信息进行匹配，从而得到最为适宜的组合。

在本步骤中，综合学生与课程的匹配关系，教师与课程的匹配关系以及学生与教师的匹配关系，提供匹配度均较高的教学方案，并通过学生终端、教师终端实现在线教学。

需要说明的是，在步骤S103，向学生推荐适于该学生的课程组；在步骤S105，推荐适于该教师讲解的课程组；在步骤S106：给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合，也就是说，在上述三个步骤中，均存在1位学生对应多个课程、1位教师对应多个课程以及在相同课程中1位学生对应多位教师的情况。

在步骤S107中，优选学生与课程满足步骤S103的推荐、教师与课程满足步骤S105的推荐，且该课程下，教师与学生也满足步骤S107匹配的组合；或者，

优选教师与学生满足步骤S107匹配的组合情况下，尽量使得学生与课程、教师与课程满足步骤S103、S105的推荐；或者，

优选教师与学生满足步骤S107匹配的组合情况下，学生与教师对课程选择进行调整。

例如，步骤S103中，向学生小明推荐课程组，包括课程1，课程2，课程3；步骤S105中向教师Sam推荐课程3，课程,4，课程5；在步骤S106中，小明与Sam满足匹配条件。此时，给出学生小明、教师Sam、课程3的教学方案。

又如，在步骤S103中，向学生小明推荐课程组，包括课程1，课程2，课程3；步骤S105中向教师Sam推荐课程3’，课程,4，课程5,向教师Mike推荐课程1，课程2，课程3；在步骤S106中，小明与Sam满足匹配条件，小明与Mike不满足匹配条件。

此时，优选学生小明的教师为Sam，再由Sam与小明在课程3与课程3’间进行选择或作出调整，使得一切的学习均建立在互信的基础之上。

图2是根据本发明的用于网络教学的师生多维匹配***的详细示意图。

根据本发明的另一个目的，提供一种用于网络教学的师生多维匹配方法，包括：学生终端、教师终端、以及***服务器，其中学生终端、教师终端以及***服务器通过数据网络相连，学生终端、教师终端以及***服务器之间均可进行数据交换，教师利用终端授课，学生利用终端接受课程。其中学生终端、教师终端均包括输入装置、输出装置、计算装置、存储装置、其中输入装置可以为键盘、鼠标、手写板、视频采集装置、麦克风等可以采集信息的设备；输出装置可以为显示器、扬声器登可以输出信息的设备；***服务器包括学生信息记录模块、教师信息记录模块、学生课程测试模块、学生课程推荐模块，教师课程评价模块、教师课程推荐模块、学生教师匹配推荐模块、课程教学模块；学生终端、教师终端以及***服务器均包括存储器。

所述学生信息记录模块记录学生个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息等信息。

所述教师信息记录模块记录教师个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息等信息。

所述学生课程测试模块根据学生信息记录模块中课程信息向学生提供测试，以确定学生初始水平。

所述学生课程推荐模块，根据学生信息模块提供的其他个人信息以及课程测试模块提供的学生测试成绩向学生推荐适于该学生的课程组。

所述教师课程评价模块根据教师信息记录模块中课程信息提取教师所擅长的知识点，并基于教师之间互评和学生对教师的历史评价给出该教师对于每个知识点授课能力的评分。

所述教师课程推荐模块，根据教师信息模块提供的其他个人信息以及教师课程评价模块提供的知识点授课能力的评分推荐适于该教师讲解的课程组。

所述学生教师匹配推荐模块，根据所述学生信息记录模块、教师信息记录模块中学生和教师除课程信息外的信息进行匹配，从而给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合。

课程教学模块根据所述学生课程推荐模块、所述教师课程推荐模块以及所述学生教师匹配推荐模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，提供最为适宜的三者组合。

应该理解，此处所属的***和/方法在本质上是示例性的，并且这些具体实施例或示例不应被认为是局限性的，因为多个变体是可能的。此处所述的具体例程或方法可以表示任何数量的处理策略中的一个或多个。由此，所示出的各个动作可以按所示次序执行、按其他次序执行、并行地执行、或者在某些情况下被省略。同样，可以改变上述过程的次序。

每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本发明的主题包括各种过程、***和配置，此处所公开的其他特征、功能、动作、和/或特性、以及其任何和全部等效物的所有新颖和非显而易见的组合和子组合。

Claims (9)

1.一种用于网络教学的师生多维匹配方法，其特征在于，包括：

步骤S101：通过学生终端获取学生个人信息并记录在***服务器的学生信息记录模块中，通过教师终端获取教师个人信息并记录在***服务器的教师信息记录模块中；

步骤S102：通过***服务器的学生课程测试模块向学生提供测试，以确定学生初始水平；

步骤S103：通过***服务器的学生课程推荐模块，向学生推荐适于该学生的课程组；

步骤S104：通过***服务器的教师课程评价模块给出教师对于每个知识点授课能力的评分；

步骤S105：通过***服务器的教师课程推荐模块，推荐适于该教师讲解的课程组；

步骤S106：通过***服务器的学生教师匹配推荐模块，给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合，按照学生与教师的教学信息外的信息进行相关度计算，由此得到学生与教师的非教学因素相关性匹配值，根据所得非教学因素相关性匹配值，并与预先设置的最低限度匹配值比较，当所得匹配值度大于该最低限度匹配值的情形下进入步骤107；其中，最低限度匹配值的选取，根据***中教师数量、学生数量、教学难度、课时长短、课程重要性确定，根据不同的需求而确定不同的最低限度匹配值，在匹配值不能达到最低限度匹配值的情况下，***不再进行推荐，而转入人工推荐，由***服务供应商所聘任的资深教师进一步与学生沟通，是否需要在非教学因素匹配值不能达到最低限度的情况下继续推荐教师；用多种标签对学生的多个方面进行表征，同时，对教师的相应方面进行表征，并通过相同标签的匹配程度，考虑教师与学生是否能够匹配并建立起互信关系；

步骤S107：通过***服务器的课程教学模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，在满足非教学因素相关性匹配值的学生与教师组合中，加入课程信息进行匹配，从而得到最为适宜的组合；综合学生与课程的匹配关系，教师与课程的匹配关系以及学生与教师的匹配关系，提供匹配度均较高的教学方案，并通过学生终端、教师终端实现在线教学；

其中，在步骤S107中，学生与课程满足步骤S103的推荐、教师与课程满足步骤S105的推荐，且该课程下，教师与学生也满足步骤S107匹配的组合；或者，

教师与学生满足步骤S107匹配的组合情况下，尽量使得学生与课程、教师与课程满足步骤S103、S105的推荐；或者，

教师与学生满足步骤S107匹配的组合情况下，学生与教师对课程选择进行调整。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

学生生理信息包括年龄信息、性别信息、学习时段信息、性格信息；

学生兴趣信息包括阅读偏好信息、运动偏好信息、艺术偏好信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，

教师生理信息包括年龄信息、性别信息、授课时段信息、性格信息；

教师兴趣信息包括阅读偏好信息、运动偏好信息、艺术偏好信息。

4.一种用于网络教学的师生多维匹配***，使用权利要求1所述的用于网络教学的师生多维匹配方法，其特征在于，包括，

学生终端、教师终端以及***服务器。

5.如权利要求4所述的***，其特征在于，

学生终端、教师终端均包括输入装置、输出装置、计算装置、存储装置；

输入装置为键盘、鼠标、手写板、视频采集装置、麦克风；

输出装置为显示器、扬声器；

***服务器包括学生信息记录模块、教师信息记录模块、学生课程测试模块、学生课程推荐模块，教师课程评价模块、教师课程推荐模块、学生教师匹配推荐模块、课程教学模块；

其中，学生教师匹配推荐模块用于计算非教学因素相关性；

学生终端、教师终端以及***服务器均包括存储器。

6.如权利要求5所述的***，其特征在于，

所述学生信息记录模块记录学生个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息；

所述教师信息记录模块记录教师个人信息，包括生理信息、兴趣信息、课程信息。

7.如权利要求5所述的***，其特征在于，

所述学生课程测试模块根据学生信息记录模块中课程信息向学生提供测试，以确定学生初始水平；

所述学生课程推荐模块，根据学生信息模块提供的其他个人信息以及课程测试模块提供的学生测试成绩向学生推荐适于该学生的课程组。

8.如权利要求5所述的***，其特征在于，

所述教师课程评价模块根据教师信息记录模块中课程信息提取教师所擅长的知识点，并基于教师之间互评和学生对教师的历史评价给出该教师对于每个知识点授课能力的评分；

所述教师课程推荐模块，根据教师信息模块提供的其他个人信息以及教师课程评价模块提供的知识点授课能力的评分推荐适于该教师讲解的课程组。

9.如权利要求5所述的***，其特征在于，

所述学生教师匹配推荐模块，根据所述学生信息记录模块、教师信息记录模块中学生和教师除课程信息外的信息进行匹配，从而给出除课程信息外最为匹配的教师和学生组合；

所述课程教学模块根据所述学生课程推荐模块、所述教师课程推荐模块以及所述学生教师匹配推荐模块给出的信息对学生、课程、教师进行匹配，提供最为适宜的三者组合。

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