[发明专利]基于知识结构及效果反馈的电子设备辅助学习方法

权利要求书

1.基于知识结构及效果反馈的电子设备辅助学习方法，其特征为：学习辅导系统将学习内容按知识点结构进行有效地组织，学习者可通过PC机、平板电脑、电子书(包)、智能手机和各种学习机等电子设备来访问系统和学习；基于知识点的学习内容(包括学习课件、题库)可以按照学习内容的章节来组织和展示，也可以通过各知识点间的逻辑关系来组织和展示；学习者采用电子设备进行预习、复习、练习及游戏等过程将自动记录到学习辅导系统中；学习辅导系统根据学习记录按照特定的算法生成学习者的个人认知模型、以及对本次学习内容的效果评价；学习辅导系统根据认知模型、本次学习内容的效果评价及学习者的时间安排，生成个性化的学习指导(包括学习计划及内容)；在指定的时间内，电子设备提醒学习者按学习指导进行学习，并记录学习过程；老师、家长及学习者可以非常方便地了解到目前学习的进度及掌握程度，并可根据学习情况调整学习内容和进度安排；本次学习内容完成后，学习记录将自动地更新学习者的个人认知模型。

2.根据权利要求1所阐述的知识点间的逻辑关系，其特征为：知识点间的逻辑关系可以通过学习内容本身的章节目录来进行组织和展示，也可以按知识点相互之间的关系来进行组织和展示，或者按章节目录及知识点间的关系相互结合的方式来进行组织和展示；知识间点的关系包括了平行，关联、复合及进阶四种关系；其中平行关系包括共同、完全无关两种关系；关联关系包括相近，相反两种关系；复合关系包括包含、归属两种关系；进阶包括基础、高阶两种关系。

3.根据权利要求1所闸述的学习记录，其特征为：学习者通过电子设备进行的学习、复习、练习、考试、教育游戏等方面的活动将自动记录到学习辅导系统中；学习记录包括学习者的帐号、学习时间、学习内容、试题的答案等原始记录；学习记录还包括根据原始记录形成的统计信息，如学习小时数等。

4.根据权利要求1所闸述的认知模型，其特征为：根据学习者的学习记录，按所学习内容的学科特征进行统计分析，提炼学习者在本类学科的学习认知模型，用于指导此学习者的后续学习；此认知模型包括学习者对此门学科的认知规律、学习模型及评价模型；认知规律指学习者的记忆特点、逻辑推理能力、学习特征等；学习模型是用于指导学习者进行最有效率学习的指导意见，如在初次学习后12小时内进行第一次复习、在13-48小时内进行第2次复习、在49-96小时内进行第3次复习；学习效果评价指评价学习者对知识点掌握程度  应用认知模型的实现过程为：首先，学习辅导系统会按学习内容、根据其他用户的学习记录进行数据挖掘，分析出一些认知模型，然后将一种最通用的模型设为默认的模型；当学习者刚开始学习时，学习辅导系统会使用此默认认知模型，然后收集学习者的学习记录；当学习者学完一段时间的学习内容后，学习辅导系统再根据学习记录进行数据统计分析，更新此学习者的认知模型；学习者的认知模型从默认的通用模型，进化到具有自己学习特色的个人认知模型。

5.根据权利要求1所阐述的学习效果评价，其特征为：当学习者进行学习后，学习辅导系统将按知识点进行统计学习者在每个知识点的学习、复习和练习的时间、掌握情况等，动态生成相关的统计数据；统计数据的内容有：对所学习内容的本章节的单知识点的掌握百分比、所有知识点的掌握覆盖率、单知识点学习所花费的时间、所有知识点学习所花费的时间等；

6.根据权利要求1所阐述的学习效果评价，其单知识点的掌握程度的算法为：对于单个知识点的掌握程度，学习辅导系统默认学习者连续3次练习都通过的话，则学习者对此知识点的掌握程度为100％；如果只是连续2次练习通过，则系统认为学习者对此知识点的掌握程度为67％；如果只有1次练习通过，则系统认为学习者对此知识点的掌握程度为33％；如果之前有2次或者1次练习通过，再次练习时未通过，则此知识点的掌握程度不会增加，反会减少33％。

7.根据权利要求1所阐述的学习效果评价，其整体知识点的掌握覆盖率的算法特征为：假设某章节有10个知识点，每个知识点的权重比例为10％(此权重比例根据各知识点的复杂及重要程度而定)；某学习者对知识点掌握度在100％的有5个，掌握度在67％的有2个，掌握度在33％的有1个，掌握度为0的有2个，则此学习者对此章节的知识点掌握覆盖率为：100％*5*10％+67％*2*10％+33％*1*10％+0*2*10％＝66.7％。