[发明专利]一种自适应学习系统及方法

说明书

本发明公开了一种自适应学习系统及方法，包括服务端和客户端，所述服务端包括题库、题目与知识点间的关联信息，以及知识点间的关联信息；所述客户端用于采集学生学习数据并上传至所述服务端；所述服务端用于将采集的学习数据分为分别针对各个学生的个人学习数据，以及针对所有学生的公众学习数据，通过个人学习数据限定个人知识点集，通过公众学习数据限定参考知识点集，由个人知识点集和参考知识点集的交集或个人知识点集确定推送题集。

技术领域

本发明涉及教育信息化领域，尤其涉及一种自适应学习系统及方法。

背景技术

传统的学习流程是教师与学生面对面的课堂教学，课后学生通过做纸质练习册来巩固所学知识，学习一段时间后，通过纸质试卷考试来反馈这一阶段的学习成果，因为人工效率问题，对旧的知识复习不多，进而学习新的知识。所以花费同样的学习时间，每个学生学习效果不同。

现有的学习系统将习题电子化，学生通过网络做题，做题后可马上判断正误，学生可立刻收到成绩反馈。如果学生再做一遍，不同程度的学生会收到相同的习题。这样的学习系统缩减了判断对错、教师出题的时间，但无法让每个学生针对自己薄弱点做训练。依旧无法针对每个学生的学习情况自动给一个提升途径。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种在学生学习的过程中，为不同水平的学生实时推送适合的学习内容，计算出学生学习的最佳路径，从而帮助学生有效提升学习效率的自适应学习系统及方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种在学生学习的过程中，为不同水平的学生实时推送适合的学习内容，计算出学生学习的最佳路径，从而帮助学生有效提升学习效率的自适应学习系统及方法。

为实现上述目的，本发明提供了一种自适应学习系统，包括服务端和客户端，所述服务端包括题库、题目与知识点间的关联信息，以及知识点间的关联信息；所述客户端用于采集学生学习数据并上传至所述服务端；所述服务端用于将采集的学习数据分为分别针对各个学生的个人学习数据，以及针对所有学生的公众学习数据，通过个人学习数据限定个人知识点集，通过公众学习数据限定参考知识点集，由个人知识点集和参考知识点集的交集或个人知识点集确定推送题集。

进一步地，个人知识点集是由个人做错的题目所对应的知识点的前置知识点组成的。

进一步地，参考知识点集是正确率大于预设值的题目所对应的知识点的前置知识点组成的。

进一步地，学习数据包括学生基本信息和做题信息，做题信息包括答题正确与否的信息数据。

进一步地，题目设置有属性标签，从而可根据属性标签来限定个人知识点集和/或参考知识点集的范围。

进一步地，属性标签包括题目类型、题目所属科目和题目所属书本。

进一步地，所述服务器将对应的推送题集推送给相应学生。

同时，本发明还提供了一种自适应学习方法，从客户端采集学生学习数据并上传至服务端；所述服务端包括题库、题目与知识点间的关联信息，以及知识点间的关联信息，并且其将采集的学习数据分为分别针对各个学生的个人学习数据，以及针对所有学生的公众学习数据，通过个人学习数据限定个人知识点集，通过公众学习数据限定参考知识点集，由个人知识点集和参考知识点集的交集或个人知识点集确定推送题集。

进一步地，个人知识点集是由个人做错的题目所对应的知识点的前置知识点组成的。

进一步地，参考知识点集是正确率大于预设值的题目所对应的知识点的前置知识点组成的。

进一步地，学习数据包括学生基本信息和做题信息，做题信息包括答题正确与否的信息数据。

进一步地，题目设置有属性标签，从而可根据属性标签来限定个人知识点集和/或参考知识点集的范围。