[发明专利]用于提供在线教程的方法和系统无效
申请号: | 200710186932.X | 申请日: | 2007-11-15 |
公开(公告)号: | CN101188015A | 公开(公告)日: | 2008-05-28 |
发明(设计)人: | 詹姆斯·M.·麦卡德勒 | 申请(专利权)人: | 国际商业机器公司 |
主分类号: | G06Q50/00 | 分类号: | G06Q50/00;G06F17/30;G09B7/00 |
代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人: | 付建军 |
地址: | 美国*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 提供 在线教程 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及电子通信领域,具体来说,涉及用于提供在线教程的方法。
背景技术
教学被许多人视为艺术。当前,有许多在线课程或教程,提供用于给学生教学的教育材料。然而,设计适当地满足各个学习程度的学生的需求的一个在线课程或讲课计划面临某些挑战。例如,如果课程太简单,可能不适当地挑战学得快的学习者/比较熟悉材料的学生,他们可能容易开始对课程不感兴趣。或者,如果课程太复杂,虽然它可能满足学得快的学习者的需求,也可能被证明,对于学得慢的学习者/不太熟悉材料的学生来说,太难。
因此,可能需要有一种方法,用于提供一种在线教程,该在线教程通过更好地解决与提供这样的教程关联的上文指出的挑战,改进了当前的解决方案。
发明内容
相应地,本发明的实施例针对用于提供在线教程的方法。该方法包括呈现第一复杂性级别的材料,所呈现的第一级别材料与课程主题关联。该方法进一步包括接收用户响应所呈现的第一级别材料中包括的至少一个问题所进行的输入。该方法进一步包括基于接收到的输入判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度。该方法进一步包括,当判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度符合预先设置的标准时,呈现第二复杂性级别的材料,第二复杂性级别大于第一复杂性级别,所呈现的第二级别材料与课程主题关联。该方法进一步包括,当判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度不符合预先设置的标准时,呈现额外的第一级别材料。
在进一步的实施例中,本发明针对用于提供在线教程的方法。该方法包括呈现第一复杂性级别的材料,所呈现的第一级别材料与课程主题关联。该方法进一步包括接收用户响应所呈现的第一级别材料中包括的至少一个问题所进行的输入。该方法进一步包括基于接收到的输入判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度。该方法进一步包括,当判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度符合预先设置的标准时,呈现第二复杂性级别的材料,第二复杂性级别大于第一复杂性级别,所呈现的第二级别材料与课程主题关联。该方法进一步包括,当判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度不符合预先设置的标准时,呈现额外的第一级别材料。该方法进一步包括,在呈现第一级别材料的同时,进一步呈现到第二级别材料的至少一个链接,以便当判断用户对第一级别材料的掌握程度符合预先设置的标准时,允许用户在完成第一级别材料之前查看第二级别材料。
应该理解,前面的一般性的说明和下面的详细描述只是示范性的和说明性的,不一定对本发明形成限制。本说明书收入的并构成本说明书的一部分的附图说明了本发明的实施例,与一般性说明一起,用于说明本发明的原理。
附图说明
那些精通本技术的人员可以通过参考附图更好地理解本发明的很多优点,在附图中:
图1是说明了根据本发明的示范性实施例的用于提供在线教程的方法的流程图;以及
图2说明了根据本发明的示范性实施例的用于提供在线教程的计算机可读取的XML(可扩展标记语言)。
具体实施方式
现在将详细参考本发明的目前优选的实施例,在附图中显示了示例。
请一般性地参看图1,显示了根据本发明的示范性实施例的用于提供在线教程的方法的流程图。在当前实施例中,方法100包括呈现第一复杂性级别的材料,所呈现的第一级别材料与课程主题102关联。在示范性实施例中,在线教程可以呈现涵盖课程主题的材料,以便材料被分成多个不同复杂性级别。例如,第一级别可以包括有关特定课程主题的最基本事实。一旦掌握,这些第一级别的事实可以构成以后在更复杂的级别进行学习的基础。
在当前实施例中,方法100进一步包括接收用户响应所呈现的第一级别材料104中包括的至少一个问题所进行的输入。在当前实施例中,可以包括至少一个问题,作为对第一级别材料的一部分的测验的一部分。例如,每个级别都可以进一步被分成多节课、章等等。此外,在学习在线教程的过程中可以向用户呈现一个或多个问题,问题是为测试用户掌握材料的情况而设计的。例如,在第一级别材料内包含的每一章或每一节课结束时,可以向用户呈现包括针对第一级别材料的刚刚完成的部分的多个问题的测验。
在示范性实施例中,方法100进一步包括基于接收到的输入106判断用户对所呈现的第一级别材料的掌握程度。例如,可以通过将作为对一个或多个呈现的问题的响应接收到的用户输入与呈现的问题的正确的答案进行比较,判断用户的掌握程度。
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