[发明专利]用于智能个人化学习服务的方法

权利要求书

1.一种通过学习参与者终端从服务器向学习参与者提供智能个人化学习服务的方法，所述服务器与包括学习对象数据库和学习主题数据库的数据库交互，该方法包括以下步骤：

将指针指定到各个学习对象，所述指针指向与属于存储在与所述服务器交互的所述数据库中的所述学习对象数据库的每个学习对象关联的学习主题；

从所述学习主题数据库选择专用于每个学习参与者的学习主题；

记录关于从所述数据库中存储的并与选择的学习主题关联的学习对象中选择的学习对象处的尝试的信息，作为每个学习参与者的学习历史信息；

记录和存储针对由所述学习参与者通过学习参与者终端尝试的学习对象的执行完成信息，作为每个学习参与者的所述学习历史信息；和

基于在所述数据库中记录和存储的每个学习参与者的所述学习历史信息，针对与所述学习参与者对应的所选择的学习主题诊断所述学习参与者的熟练状况。

2.根据权利要求1所述的方法，其中通过向所述学习主题给予用于代表所述学习参与者针对每个学习主题的熟练水平的熟练指数，来执行诊断针对所述学习主题的所述熟练状况的处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其中诊断针对所述学习主题的所述熟练状况的处理包括：通过由所述每个学习参与者首先将熟练指数指定给每个学习主题并接着还将学习优先级指数指定给所述每个学习主题并由此定量地比较学习优先级指数，来为所述学习参与者设置学习主题的顺序。

4.根据权利要求3所述的方法，其中在所述学习主题的难度特性和/或重要性特性被固定为参数的情况下，由所述每个学习参与者指定给所述每个学习主题的所述学习优先级指数是针对相应熟练指数的减函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其中在存在用于代表重要性特性而指定的水平或用于代表重要性特性和所述熟练指数而指定的数值被固定的情况下，针对所述每个学习主题由所述每个学习参与者指定给所述每个学习主题的所述学习优先级指数被确定为针对相应学习主题的重要性特性的增函数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中通过将所述学习主题的重要性特性除以针对所述学习主题的每个学习参与者的所述熟练指数，来确定针对所述每个学习主题由所述每个学习参与者指定给所述每个学习主题的所述学习优先级指数。

7.根据权利要求2至6中任意一项所述的方法，其中所述每个学习参与者的所述每个学习主题的所述熟练指数是所述每个学习参与者针对链接到所述学习主题的所述每个学习对象的执行完成率的函数，所述熟练指数表达为函数f(C1、C2、…、Cn)，其中n是链接到所述学习主题的所述学习对象的数量，并且针对所述每个学习对象的执行完成率表达为C1、C2、…、Cn，每个执行完成率Ci(i=1、…、n)包括所述增函数。

8.根据权利要求7所述的方法，其中为了计算具有包括增函数的执行完成率的所述每个学习对象的所述执行完成率的目的，所述学习对象或者包括指定执行率的一个步骤，或者被分为指定执行率的两个或更多个逻辑步骤。

9.根据权利要求8所述的方法，其中通过对指定给由所述学习参与者完成的步骤的执行率进行计分来计算所述每个学习参与者的所述每个学习对象的所述执行完成率。

10.根据权利要求9所述的方法，其中用包括所述学习对象的学习对象种类的执行完成率来确定所述每个学习参与者的所述每个学习对象的所述执行完成率。

11.根据权利要求8至10中任意一项所述的方法，其中通过计算所述每个学习主题以外的其它学习主题的熟练指数来确定所述每个学习参与者的所述每个学习主题的所述熟练指数。

12.根据权利要求11所述的方法，其中通过在所述每个学习主题以外的所述其他学习主题的熟练指数的计算过程中使用加权平均值来确定所述每个学习参与者的所述熟练指数。

13.根据权利要求12所述的方法，其中代表所述学习参与者的所述每个学习主题的熟练指数的函数(f)是具有分值(Si)作为参数的函数，所述分值代表所述难度特性或重要性特性并指定给所述学习对象中的各第i(i=1、2、…、n)个学习对象，并且所述熟练指数被表达为f(C1、…、Cn；S1、…、Sn)，其中所述执行完成率是Ci(i=1、…、n)并且是针对取值为Si(i=1、…、n)的每个参数的增函数。