CN113239180A - 学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113239180A
CN113239180A CN202110787309.XA CN202110787309A CN113239180A CN 113239180 A CN113239180 A CN 113239180A CN 202110787309 A CN202110787309 A CN 202110787309A CN 113239180 A CN113239180 A CN 113239180A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
knowledge point
learning
knowledge
test question
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110787309.XA
Other languages
English (en)
Inventor
刘海东
李晓宇
孙长发
许海飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Ultrapower Intelligent Data Technology Co ltd
Original Assignee
Beijing Ultrapower Intelligent Data Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Ultrapower Intelligent Data Technology Co ltd filed Critical Beijing Ultrapower Intelligent Data Technology Co ltd
Priority to CN202110787309.XA priority Critical patent/CN113239180A/zh
Publication of CN113239180A publication Critical patent/CN113239180A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3325—Reformulation based on results of preceding query
    • G06F16/3326—Reformulation based on results of preceding query using relevance feedback from the user, e.g. relevance feedback on documents, documents sets, document terms or passages
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/335—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/20—Education
    • G06Q50/205—Education administration or guidance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Educational Technology (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Electrically Operated Instructional Devices (AREA)

Abstract

本申请提供一种学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质，包括：接收用户需要对选中的科目进行学习的选择指令；响应选择指令，获取与科目对应的用户的历史学习记录；获取科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系；根据历史学习记录和科目所涉及的知识点，确定出用户对各个知识点的掌握程度；根据掌握程度和关联关系，生成知识点学习路径。根据用户的历史学习记录和用户需要学习的科目所涉及的知识点，确定出用户对各个知识点的掌握程度，继而根据掌握程度，以及各个知识点之间的关联关系，生成学习路径，继而保证用户在根据生成的学习路径进行学习时，无需对已经掌握的知识点进行再次学习，提高用户的学习效率。

Description

学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本申请涉及线上教育技术领域，具体而言，涉及一种学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在当前的在线教育业务中，当用户需要对一科目进行学习时，现有技术通常是从易到难将该科目的全部知识点依次排列，生成学习路径，以使用户按照学习路径依次对各个知识点进行学习，然而，在用户已经掌握该科目的部分知识点的情况下，现有技术会导致用户对已经掌握的知识点进行再次学习，继而降低用户的学习效率，并且使得用户体验不佳。
发明内容
鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质，以解决上述问题。
第一方面，本申请实施例提供一种学习路径生成方法，所述方法包括：接收用户对科目的选择指令；响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录；获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系；根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度；根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
在上述实现过程中，根据用户的历史学习记录和用户选中的科目所涉及的知识点，确定出用户对各个知识点的掌握程度，继而根据掌握程度，以及各个知识点之间的关联关系，生成学习路径，继而保证用户在根据生成的学习路径进行学习时，无需对已经掌握的知识点进行再次学习，提高用户的学习效率。
基于第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：将所述学习路径发送给所述用户的终端设备；接收所述终端设备发送的删除指令；所述删除指令中包括：待删除知识点的名称；基于所述待删除知识点的名称，在所述学习路径中删除所述待删除知识点。
在上述实现过程中，通过将学习路径发送给用户的终端设备，以使用户能够直观地了解到学习路径，接着根据终端设备发送的删除指令中的待删除知识点的名称，在学习路径中删除待删除知识点，继而使得用户可以根据自己的需求选择性地学习各个知识点，提高用户体验。
基于第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：针对所述学习路径中的第i个知识点，获取所述用户针对第i个知识点的试题的第一作答数据，所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果；在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题；所述下一个试题属于所述学习路径中的第i+1个知识点的试题；所述第i+1个知识点与所述第i个知识点相邻，所述第i+1个知识点的难度系数大于所述第i个知识点；将所述下一个试题发送给所述用户的终端设备。
在上述实现过程中，根据用户是否正确作答当前知识点的试题的结果，能够准确地确定用户是否已经掌握当前知识点，并在确定用户已经掌握当前知识点时，才将知识路径中的下一个知识点的试题发送给用户的终端设备，保证用户较好地掌握各个知识点。
基于第一方面，在一种可能的设计中，所述第一作答数据还包括：答题时长和所述第i个知识点的难度系数；在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题，包括：在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，根据所述第一作答数据，确定出所述用户的能力值；根据所述能力值，将所述第i+1个知识点的各个试题中与所述能力值匹配的试题作为所述下一个试题。
在上述实现过程中，根据用户是否正确作答当前知识点的试题的结果、答题时长和难度系数，能够更准确地确定用户是否掌握当前知识点，并在确定用户掌握当前知识点时，根据用户是否正确作答当前知识点的试题的结果、答题时长和难度系数，准确地确定用户的能力值，并将下一个知识点的各个试题中与能力值匹配的试题作为下一个试题，继而保证确定出的下一个试题能够比较准确地检验用户的学习情况。
基于第一方面，在一种可能的设计中，在所述根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点之后，以及在所述获取下一个试题之前，所述方法还包括：获取与所述第i个知识点相似的知识点的试题；将所述相似的知识点的试题发送给所述终端设备；获取所述用户在所述相似的知识点的试题中的第二作答数据；根据所述第二作答数据，进一步确定所述用户已掌握所述第i个知识点。
在上述实现过程中，利用与第i个知识点相似的知识点的试题的第二作答数据，能够进一步验证用户是否已经掌握第i个知识点。
基于第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：获取所述用户针对所述下一个试题的第三作答数据；在根据所述第三作答数据，确定所述用户已掌握所述第i+1个知识点时，确定所述第i+1个知识点是否为所述学习路径中的最后一个知识点；在为是时，向所述终端设备发送学习结束的提示信息。
在上述实现过程中，在确定用户已掌握第i+1个知识点时，若确定第i+1个知识点为学习路径中的最后一个知识点，则向终端设备发送学习结束的提示信息，提高用户体验。
基于第一方面，在一种可能的设计中，所述方法还包括：沿着所述学习路径，依次将所述学习路径中的各个知识点所对应的学习内容发送给所述用户的终端设备。
在上述实现过程中，沿着学习路径，依次将学习路径中的各个知识点所对应的学习内容发送给终端设备，以使用户能够沿着学习路径由浅入深地学习各个知识点，保证学习效果。
第二方面，本申请实施例提供一种学习路径生成装置，所述装置包括：选择指令接收单元，用于接收用户对科目的选择指令；历史记录获取单元，用于响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录；获取单元，用于获取所述科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系；掌握程度确定单元，用于根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度；学习路径生成单元，用于根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
基于第二方面，在一种可能的设计中，所述装置还包括：学习路径发送单元，用于将所述学习路径发送给所述用户的终端设备；删除指令接收单元，用于接收所述终端设备发送的删除指令；所述删除指令中包括：待删除知识点的名称；删除单元，用于基于所述待删除知识点的名称，在所述学习路径中删除所述待删除知识点。
基于第二方面，在一种可能的设计中，所述装置还包括：第一作答单元，用于针对所述学习路径中的第i个知识点，获取所述用户针对第i个知识点的试题的第一作答数据，所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果；第一试题获取单元，用于在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题；所述下一个试题属于所述学习路径中的第i+1个知识点的试题；所述第i+1个知识点与所述第i个知识点相邻，所述第i+1个知识点的难度系数大于所述第i个知识点；第一试题发送单元，用于将所述下一个试题发送给所述用户的终端设备。
基于第二方面，在一种可能的设计中，所述第一作答数据还包括：答题时长和所述第i个知识点的难度系数；所述第一试题获取单元，包括：能力确定单元，用于在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，根据所述第一作答数据，确定出所述用户的能力值；试题获取子单元，用于根据所述能力值，将所述第i+1个知识点的各个试题中与所述能力值匹配的试题作为所述下一个试题。
基于第二方面，在一种可能的设计中，所述装置还包括：第二试题获取单元，用于获取与所述第i个知识点相似的知识点的试题；第二试题发送单元，用于将所述相似的知识点的试题发送给所述终端设备；第二作答单元，用于获取所述用户在所述相似的知识点的试题中的第二作答数据；确定单元，用于根据所述第二作答数据，进一步确定所述用户已掌握所述第i个知识点。
基于第二方面，在一种可能的设计中，所述装置还包括：第三作答单元，用于获取所述用户针对所述下一个试题的第三作答数据；判断单元，用于在根据所述第三作答数据，确定所述用户已掌握所述第i+1个知识点时，确定所述第i+1个知识点是否为所述学习路径中的最后一个知识点；提示单元，用于在为是时，向所述终端设备发送学习结束的提示信息。
基于第二方面，在一种可能的设计中，所述装置还包括：学习内容发送单元，用于沿着所述学习路径，依次将所述学习路径中的各个知识点所对应的学习内容发送给所述用户的终端设备。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器以及与所述处理器连接的存储器，所述存储器内存储计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述电子设备执行第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行第一方面所述的方法。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的学习路径生成方法的流程示意图。
图2为本申请实施例提供的学习路径生成装置的结构示意图。
图3为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
图标：200-学习路径生成装置；210-选择指令获取单元；220-历史记录获取单元；230-获取单元；240-掌握程度确定单元；250-学习路径生成单元；300-电子设备；301-处理器；302-存储器；303-通信接口。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，图1为本申请实施例提供的一种学习路径生成方法的流程图，下面将对图1所示的流程进行详细阐述，所述方法包括步骤：S11-S15。
S11：接收用户对科目的选择指令。
S12：响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录。
S13：获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系。
S14：根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度。
S15：根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
下面对上述方法进行详细介绍。
S11：接收用户对科目的选择指令。
在上述实施过程中，S11可以按照如下方式实施，用户通过终端设备登录APP或者客户端，继而通过APP或者客户端输入或者选择需要学习的科目的名称，并在APP或者客户端的页面中选中表征科目选中完成的图标时，通过APP或者客户端接收选择指令。
其中，选择指令中可以包括选中科目的名称和/或用户的身份信息。
在接收到选择指令之后，执行S12。
S12：响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录。
在所述选择指令中包括：所述用户的身份信息和选中科目的名称时，S12可以按照如下方式实施，基于预先存储的身份信息、科目名称和历史学习记录的对应关系中，查找出分别与所述用户的身份信息和所述选中科目的名称对应的历史学习记录，即所述用户的历史学习记录。
在所述选择指令中包括所述用户的身份信息时，作为一种实施方式，S12可以按照如下方式实施，基于预先存储的身份信息和所述选中科目的历史学习记录的对应关系中，查找出与所述用户的身份信息对应的所述选中科目的历史学习记录，即所述用户的历史学习记录。
在所述选择指令中包括所述选中科目的名称时，作为一种实施方式，S12可以按照如下方式实施，基于预先存储的科目名称和测试试卷的对应关系中，查找出与所述选中科目的名称对应的测试试卷；将所述对应的测试试卷发送给所述用户的终端设备，接收所述用户针对所述对应的测试试卷的试卷作答数据，将试卷作答数据确定为所述用户的历史学习记录。
作为一种实施方式，S22可以按照如下方式实施，响应所述选择指令，向所述终端设备发送提示指令，其中，所述提示指令用于提示需要获取与所述选中科目对应的所述用户的历史学习记录；接收所述终端设备基于所述提示指令返回的历史学习记录。
在接收到选择指令之后，执行S13。
S13：获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系。
在所述选择指令中包括选中科目的名称时，S13可以按照如下方式实施，从预先存储的科目名称和知识点关联信息的对应关系中，查找出与所述选中科目的名称对应的知识点关联信息，其中，所述对应的知识点关联信息中包括：所述选中科目所涉及的知识点的名称，以及所述选中科目所涉及的知识点中的各个知识点之间的关联关系。
作为一种实施方式，S13可以按照如下方式实施，直接获取预先存储的所述选中科目所涉及的知识点的名称，以及所述选中科目所涉及的知识点中的各个知识点之间的关联关系。
其中，S12和S13的先后执行顺序不做限定。
在获取到所述选中科目所涉及的知识点和所述历史学习记录之后，执行S14。
S14：根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度。
在实际实施过程中，S14可以按照如下方式实施，针对所述选中科目所涉及的每个知识点，确定所述历史学习记录中是否包括该知识点的学习记录，在确定未包括该知识点的学习记录时，确定所述用户对该知识点的掌握程度为零；在确定包括该知识点的学习记录时，根据该知识点的学习记录中的试题的作答正确率，以及试题的难度系数，确定出所述用户对该知识点的掌握程度；其中，正确率越高，难度系数越大，用户对该知识点的掌握程度越大。
作为一种实施方式，在确定包括该知识点的学习记录时，根据该知识点的学习记录中的试题作答正确率，试题的难度系数，学习时长和各个试题的答题时长，确定出所述用户对该知识点的掌握程度。
在确定出用户对各个知识点的掌握程度之后，执行S15。
S15：根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
在实际实施过程中，S15可以按照如下方式实施，针对关联关系中的各个知识点，在确定该用户对该知识点的掌握程度表征已掌握该知识点时，将关联关系中的该知识点删除，并将关联关系中与被删除的知识点关联的知识点进行关联，直到将关联关系中已掌握的知识点全部删除，得到所述知识点学习路径。
在生成所述学习路径之后，执行步骤A1。
作为一种实施方式，所述方法还包括步骤A1-A3。
A1：将所述学习路径发送给所述用户的终端设备。
在将所述学习路径发送给所述用户的终端设备之后，执行步骤A2。
A2：接收所述终端设备发送的删除指令；所述删除指令中包括：待删除知识点的名称。
在用户通过终端设备的客户端或者应用程序(APP)，选中或者输入学习路径中的待删除知识点的名称，并在APP或者客户端的页面中选中表征删除的图标时，通过客户端或APP接收所述终端设备发送的删除指令。
在接收到删除指令之后，执行步骤A3。
A3：基于所述待删除知识点的名称，在所述学习路径中删除所述待删除知识点。
在实际实施过程中，A3可以按照如下方式，基于所述待删除知识点的名称，在所述学习路径中删除所述待删除知识点，并按照学习路径中的待删除知识点、与待删除知识点关联的知识点之间的关联关系，将与该待删除知识点关联的知识点进行关联。
作为一种实施方式，在A1之后，所述方法还包括：接收所述终端设备发送的添加指令；所述添加指令中包括：待添加知识点的名称；基于所述待添加知识点的名称，以及所述科目所涉及的知识点之间的关联关系，将所述待添加知识点与所述学习路径中的知识点进行关联。
作为一种实施方式，所述方法还包括步骤B1-B3。
B1：针对所述学习路径中的第i个知识点，获取所述用户针对第i个知识点的试题的第一作答数据，所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果。
在实际实施过程中，B1可以按照如下方式实施，针对所述学习路径中的第i个知识点，获取所述用户针对第i个知识点的当前试题的第一作答数据。
所述第一作答数据还包括：作答时长。
所述第一作答数据还包括：所述第i个知识点的难度系数。
B2：在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题；所述下一个试题属于所述学习路径中的第i+1个知识点的试题；所述第i+1个知识点与所述第i个知识点相邻，所述第i+1个知识点的难度系数大于所述第i个知识点。
在所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果时，B2可以按照如下方式实施，在所述第一作答数据表征所述用户作答正确时，确定所述用户已掌握所述第i个知识点，继而从学习路径中的第i+1个知识点的试题中，随机地选取一个试题作为下一个试题。
作为一种实施方式，根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点的步骤可以按照如下方式实施：
所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果时和作答时长，在所述第一作答数据表征所述用户作答正确时，若确定第一作答数据中的作答时长，小于等于预先确定的已掌握第i个知识点的其他用户针对该试题的平均作答时长，则确定所述用户已掌握第i个知识点。
作为一种实施方式，在所述第一作答数据表征所述用户作答正确时，若确定第一作答数据中的作答时长和所述平均作答时长的差值的绝对值，小于等于预设时长，则确定所述用户已掌握第i个知识点。
作为一种实施方式，所述第一作答数据还包括：答题时长和所述第i个知识点的难度系数；相应的，B2包括步骤B21-B22。
B21：在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，根据所述第一作答数据，确定出所述用户的能力值。
在实际实施过程中，B21可以按照如下方式实施，在所述第一作答数据表征所述用户作答正确时，根据答题时长和第i个知识点的难度系数，确定出用户的能力值；其中，若答题时长越短，难度系数越大，则表征用户的能力值越大。
作为一种实施方式，确定出用户的能力值也可以按照如下方式实施，根据答题时长、第i个知识点的难度系数，以及已掌握第i个知识点的其他用户针对该试题的平均作答时长，确定出用户的能力值。
在确定出用户的能力值之后，执行步骤B22。
B22：根据所述能力值，将所述第i+1个知识点的各个试题中与所述能力值匹配的试题作为所述下一个试题。
将所述能力值与预先存储的第i个知识点的各个试题所对应的难度值进行作差，继而从第i个知识点的各个试题中，选取出一个与所述能力值的差的绝对值最小的试题作为下一个试题。
作为一种实施方式，从第i个知识点的各个试题中，随机选取出一个与所述能力值的差的绝对值小于等于预设阈值的试题作为下一个试题。其中，所述预设阈值可以为0-0.5中的任意值。
作为一种实施方式，从所述第i个知识点的各个试题中随机地选取一个试题，将该试题的难度值和所述能力值，输入至预先确定的表达式
Figure F_210618174142784_784564001
中，得到该试题的匹配度p的值；其中，a为能力参数，b为试题的难度参数；在确定该试题的匹配度p的值与0.5的差的绝对值小于等于第一预设值时，将该试题作为下一个试题；否则，从所述第i个知识点的其余试题中随机地选取一个试题，直至选取出的试题的匹配度p的值与0.5的差的绝对值小于等于第一预设值时，将该试题作为下一个试题。
其中，在本实施例中，所述第一预设值可以为0-0.2中的任意值。
在确定出下一个试题之后，执行步骤B3。
B3：将所述下一个试题发送给所述用户的终端设备。
作为一种实施方式，在所述根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点之后，以及在所述获取下一个试题之前，所述方法还包括步骤C1-C4。
C1：获取与所述第i个知识点相似的知识点的试题。
在实际实施过程中，C1可以按照如下方式实施，从所述学习路径中确定出所述第i个知识点的相似知识点的名称，并根据相似的知识点的名称，从预先存储的相似的知识点的名称和试题的关联关系中，查找出与相似的知识点的名称对应的试题，继而从对应的试题中随机地选取出一个试题，即相似的知识点的试题。
其中，所述相似的知识点与所述第i个知识点相邻，且难度系数与所述第i个知识点的难度系数相同。
作为一种实施方式，根据第一作答数据，确定出用户的能力值；并根据用户的能力值，从对应的试题中选取出一个与用户的能力值匹配的试题，即与相似的知识点的试题。
在获取到相似的知识点的试题之后，执行步骤C2。
C2：将所述相似的知识点的试题发送给所述终端设备。
C3：获取所述用户在所述相似的知识点的试题中的第二作答数据。
其中，所述第二作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果。
第二作答数据还可以包括：作答时长。
C4：根据所述第二作答数据，进一步确定所述用户已掌握所述第i个知识点。
其中，C4的具体实施方式可以按照步骤B4，因此，在此不再赘述。
作为一种实施方式，在获取下一个试题之前，所述方法还包括：将所述第i+1个知识点对应的学习内容发送给所述终端设备；接收到所述终端设备发送的表征已学完第i+1个知识点的指令。
作为一种实施方式，所述方法还包括步骤D1-D3。
D1：获取所述用户针对所述下一个试题的第三作答数据。
其中，所述第三作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果。
第三作答数据还可以包括：作答时长。
D2：在根据所述第三作答数据，确定所述用户已掌握所述第i+1个知识点时，确定所述第i+1个知识点是否为所述学习路径中的最后一个知识点。
其中，根据所述第三作答数据，确定所述用户已掌握所述第i+1个知识点的具体实施方式可以参照步骤B4，因此，在此不再赘述。
D3：在为是时，向所述终端设备发送学习结束的提示信息。
作为一种实施方式，所述方法还包括：沿着所述学习路径，依次将所述学习路径中的各个知识点所对应的学习内容发送给所述用户的终端设备。
具体地，从学习路径的第一个知识点开始，根据第一知识点的名称，获取预先存储的与第一知识点的名称对应的学习内容，并将该学习内容发送给用户的终端设备，并在接收到用户通过终端设备发送的表征已学完该知识点的指令时，沿着学习路径，将学习路径中的下一个知识点的学习内容发送给终端设备，直至将学习路径中的各个知识点所对应的学习内容均发送给终端设备。
请参照图2，图2是本申请实施例提供的一种学习路径生成装置200的结构框图。下面将对图2所示的结构框图进行阐述，所示装置包括：
选择指令接收单元210，用于接收用户对科目的选择指令。
历史记录获取单元220，用于响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录。
获取单元230，用于获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系。
掌握程度确定单元240，用于根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度。
学习路径生成单元250，用于根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
作为一种实施方式，所述装置还包括：学习路径发送单元，用于将所述学习路径发送给所述用户的终端设备；删除指令接收单元，用于接收所述终端设备发送的删除指令；所述删除指令中包括：待删除知识点的名称；删除单元，用于基于所述待删除知识点的名称，在所述学习路径中删除所述待删除知识点。
作为一种实施方式，所述装置还包括：第一作答单元，用于针对所述学习路径中的第i个知识点，获取所述用户针对第i个知识点的试题的第一作答数据，所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果；第一试题获取单元，用于在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题；所述下一个试题属于所述学习路径中的第i+1个知识点的试题；所述第i+1个知识点与所述第i个知识点相邻，所述第i+1个知识点的难度系数大于所述第i个知识点；第一试题发送单元，用于将所述下一个试题发送给所述用户的终端设备。
作为一种实施方式，所述第一作答数据还包括：答题时长和所述第i个知识点的难度系数；所述第一试题获取单元，包括：能力确定单元，用于在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，根据所述第一作答数据，确定出所述用户的能力值；试题获取子单元，用于根据所述能力值，将所述第i+1个知识点的各个试题中与所述能力值匹配的试题作为所述下一个试题。
作为一种实施方式，所述装置还包括：第二试题获取单元，用于获取与所述第i个知识点相似的知识点的试题；第二试题发送单元，用于将所述相似的知识点的试题发送给所述终端设备；第二作答单元，用于获取所述用户在所述相似的知识点的试题中的第二作答数据；确定单元，用于根据所述第二作答数据，进一步确定所述用户已掌握所述第i个知识点。
作为一种实施方式，所述装置还包括：第三作答单元，用于获取所述用户针对所述下一个试题的第三作答数据；判断单元，用于在根据所述第三作答数据，确定所述用户已掌握所述第i+1个知识点时，确定所述第i+1个知识点是否为所述学习路径中的最后一个知识点；提示单元，用于在为是时，向所述终端设备发送学习结束的提示信息。
作为一种实施方式，所述装置还包括：学习内容发送单元，用于沿着所述学习路径，依次将所述学习路径中的各个知识点所对应的学习内容发送给所述用户的终端设备。
本实施例对的各功能单元实现各自功能的过程，请参见上述图2所示实施例中描述的内容，此处不再赘述。
请参照图3，图3为本申请实施例提供的一种电子设备300的结构示意图，电子设备300可以是个人电脑、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)等。
电子设备300可以包括：存储器302、处理器301、通信接口303和通信总线，通信总线用于实现这些组件的连接通信。
所述存储器302用于存储本申请实施例提供的学习路径生成方法和装置对应的计算程序指令等各种数据，其中，存储器302可以是，但不限于，随机存取存储器，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器301用于读取并运行存储于存储器中的学习路径生成方法和装置对应的计算机程序指令，以接收用户需要对科目的选择指令；响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录；获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系；根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度；根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
其中，处理器301可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器301可以是通用处理器，包括CPU、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
通信接口303，用于接收或者发送数据。
此外，本申请实施例还提供了一种存储介质，在该存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行本申请任一项实施方式所提供的方法。
综上所述，本申请各实施例提出的学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质，根据用户的历史学习记录和用户选中的科目所涉及的知识点，确定出用户对各个知识点的掌握程度，继而根据掌握程度，以及各个知识点之间的关联关系，生成学习路径，继而保证用户在根据生成的学习路径进行学习时，无需对已经掌握的知识点进行再次学习，提高用户的学习效率。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的装置来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

Claims (10)

1.一种学习路径生成方法，其特征在于，所述方法包括：
接收用户对科目的选择指令；
响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录；
获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系；
根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度；
根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述学习路径发送给所述用户的终端设备；
接收所述终端设备发送的删除指令；所述删除指令中包括：待删除知识点的名称；
基于所述待删除知识点的名称，在所述学习路径中删除所述待删除知识点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对所述学习路径中的第i个知识点，获取所述用户针对第i个知识点的试题的第一作答数据，所述第一作答数据包括：表征所述用户是否正确作答的结果；
在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题；所述下一个试题属于所述学习路径中的第i+1个知识点的试题；所述第i+1个知识点与所述第i个知识点相邻，所述第i+1个知识点的难度系数大于所述第i个知识点；
将所述下一个试题发送给所述用户的终端设备。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一作答数据还包括：答题时长和所述第i个知识点的难度系数；在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，获取下一个试题，包括：
在根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点时，根据所述第一作答数据，确定出所述用户的能力值；
根据所述能力值，将所述第i+1个知识点的各个试题中与所述能力值匹配的试题作为所述下一个试题。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述第一作答数据，确定所述用户已掌握所述第i个知识点之后，以及在所述获取下一个试题之前，所述方法还包括：
获取与所述第i个知识点相似的知识点的试题；
将所述相似的知识点的试题发送给所述终端设备；
获取所述用户在所述相似的知识点的试题中的第二作答数据；
根据所述第二作答数据，进一步确定所述用户已掌握所述第i个知识点。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述用户针对所述下一个试题的第三作答数据；
在根据所述第三作答数据，确定所述用户已掌握所述第i+1个知识点时，确定所述第i+1个知识点是否为所述学习路径中的最后一个知识点；
在为是时，向所述终端设备发送学习结束的提示信息。
7.根据权利要求1所述的方法，特征在于，所述方法还包括：
沿着所述学习路径，依次将所述学习路径中的各个知识点所对应的学习内容发送给所述用户的终端设备。
8.一种学习路径生成装置，其特征在于，所述装置包括：
选择指令接收单元，用于接收用户对科目的选择指令；
历史记录获取单元，用于响应所述选择指令，获取与选中科目对应的所述用户的历史学习记录；
获取单元，用于获取所述选中科目所涉及的知识点，以及各个知识点之间的关联关系；
掌握程度确定单元，用于根据所述历史学习记录和所述选中科目所涉及的知识点，确定出所述用户对各个知识点的掌握程度；
学习路径生成单元，用于根据所述掌握程度和所述关联关系，生成知识点学习路径。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被所述处理器读取并运行时，执行如权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被计算机读取并运行时，执行如权利要求1-7中任一权利要求所述的方法。
CN202110787309.XA 2021-07-13 2021-07-13 学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质 Pending CN113239180A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110787309.XA CN113239180A (zh) 2021-07-13 2021-07-13 学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110787309.XA CN113239180A (zh) 2021-07-13 2021-07-13 学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113239180A true CN113239180A (zh) 2021-08-10

Family

ID=77135366

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110787309.XA Pending CN113239180A (zh) 2021-07-13 2021-07-13 学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113239180A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114530064A (zh) * 2022-02-22 2022-05-24 北京思明启创科技有限公司 一种基于视频的书法练习方法、装置、设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090287619A1 (en) * 2008-05-15 2009-11-19 Changnian Liang Differentiated, Integrated and Individualized Education
CN106407237A (zh) * 2015-08-03 2017-02-15 科大讯飞股份有限公司 在线学习试题推荐方法及***
CN110263181A (zh) * 2019-06-17 2019-09-20 北京作业盒子科技有限公司 知识结构的挖掘方法及学习路径的规划方法
CN111859140A (zh) * 2020-07-28 2020-10-30 龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司 一种知识推荐的方法、装置、推荐设备及可读存储介质
CN112232707A (zh) * 2020-11-06 2021-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 学习路径展示方法、学习路径生成方法、装置及存储介质
CN112419815A (zh) * 2020-11-30 2021-02-26 北京爱论答科技有限公司 一种学习路径的规划方法及装置
CN112506945A (zh) * 2020-12-03 2021-03-16 华中师范大学 基于知识图谱的自适应导学方法及***

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090287619A1 (en) * 2008-05-15 2009-11-19 Changnian Liang Differentiated, Integrated and Individualized Education
CN106407237A (zh) * 2015-08-03 2017-02-15 科大讯飞股份有限公司 在线学习试题推荐方法及***
CN110263181A (zh) * 2019-06-17 2019-09-20 北京作业盒子科技有限公司 知识结构的挖掘方法及学习路径的规划方法
CN111859140A (zh) * 2020-07-28 2020-10-30 龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司 一种知识推荐的方法、装置、推荐设备及可读存储介质
CN112232707A (zh) * 2020-11-06 2021-01-15 腾讯科技（深圳）有限公司 学习路径展示方法、学习路径生成方法、装置及存储介质
CN112419815A (zh) * 2020-11-30 2021-02-26 北京爱论答科技有限公司 一种学习路径的规划方法及装置
CN112506945A (zh) * 2020-12-03 2021-03-16 华中师范大学 基于知识图谱的自适应导学方法及***

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114530064A (zh) * 2022-02-22 2022-05-24 北京思明启创科技有限公司 一种基于视频的书法练习方法、装置、设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10210865B2 (en) Method and apparatus for inputting information
CN109657038B (zh) 一种问答对数据的挖掘方法、装置及电子设备
CN111177005A (zh) 业务应用的测试方法、装置、服务器和存储介质
CN110442697B (zh) 一种人机交互方法、***、计算机设备和存储介质
CN112181835B (zh) 自动化测试方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111223015B (zh) 课程推荐方法、装置及终端设备
CN108366052A (zh) 验证短信的处理方法及***
CN107729491B (zh) 提高题目答案搜索的准确率的方法、装置及设备
CN113239180A (zh) 学习路径生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN109145651A (zh) 一种数据处理方法及装置
CN109165286A (zh) 自动问答方法、装置及计算机可读存储介质
CN111563037B (zh) 基于测试试题的测试优化方法及装置、存储介质、终端
CN111930901B (zh) 知识点向量获取、推荐题目确定方法及相关装置
CN113938408A (zh) 一种数据流量测试方法、装置、服务器及存储介质
CN111031063B (zh) 一种基于家教机的数据传输方法及设备
CN111107074B (zh) 一种防止网络爬虫窃取隐私数据的方法、训练方法及装置
CN113704123B (zh) 接口测试方法、装置、设备以及存储介质
CN112306329B (zh) 一种信息处理方法、装置、设备及存储介质
CN109412931B (zh) 利用即时通讯方式进行知识问答的方法、装置和终端设备
CN113986747A (zh) 一种数据生成方法、装置、电子设备及存储介质
CN111369998B (zh) 一种数据处理方法及电子设备
CN113743945B (zh) 基于风险切换支付验证方式的方法和装置
CN116030833A (zh) 作弊检测方法、装置、电子设备和存储介质
CN112667785A (zh) 一种学情分析的方法、装置和计算机可读存储介质
CN116340174A (zh) 图形页面测试方法、训练方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210810

RJ01 Rejection of invention patent application after publication