[发明专利]向用户提供经适配的学习信息的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及基于所监控的数据对用户进行自动化适配学习的领域。

背景技术

如今，很多学生以数字形式(例如，以视频)接收他们的学习材料。然后，他们可以在任何所期望的时间使用该材料。通过对数字教学数据的个性化访问，这些实践甚至正在教室内开展。

然而，挑战在于使所提供的材料适合于学生的特定需求和能力。通常，实际上，这些材料对于所有用户是统一的，或者安排在增加级别的各章节中。后者的情况要求基于相关的领悟力所达到的级别来选择最适合的数据的用户动作。

虽然这样的传统的电子学习解决方案对于相对简单的情况和良好定义的课程证明是高效的，但是当可用的信息量增加并且数据的层级变得更复杂时，它们变得对于用户不太方便并且更加难以处理。于是，用户可能被迫在寻找与他们当前的能力相对应的适当的来源方面在线花费时间和精力。

对于结合学生的能力来自动化地选择教学材料，已经提出各种解决方案。在该方面中所利用的典型的教学工具包括：提出问题列表，以便根据所收集的答复来标定适合的信息。

然而，这要求用户的参与，每当出现改变(无论关于所关注的题目(topic)还是学习进展)时，就必须重新开始。这些努力不仅要求时间和精力，而且可能是乏味的，或者以令人乏味而告终。

其他所开发的解决方案依赖于自动化地监控(特别是通过生物计量传感器)关于用户的参数并且在选择适当的教学材料中考虑所得到的输入。

例如，由G.Costaglia等人在“Proceeding of the 16^th Intenational Conerence on Distributed Multimedia Systems(DMS 2010)”中所公开的文章“A Novel Approach for Attention Management in E-learning Systems”中提出一种向学生提供个性化内容的电子学习系统。其依赖于通过系统，经由诸如视频跟踪(例如坐姿)和捕获关于在用户计算机上同时活动的任务的信息这样的非沉浸式方法，来检测和处理学生的隐式交互。根据该监控来推导注意力的级别，并且相应地建议学习动作。

Ubion有限公司的专利文献KR-2012-113573A中所描述的另一种解决方案在于：基于给出关于用户的学习倾向的提示(例如睡意、分心度或专注度下降)的脑电波信息，向用户提供定制的学习内容。

虽然以上依赖于生物计量或其他所监控的反馈的技术在简单电子学习情况下可能是高效的，但是可用的教学材料和题目的复杂度和量的增加使它们变得不太适合。

如果试图用任何方式使它们适合于多个题目和信息源，则这将必然伴有对随着时间增长的带宽以及连续用户操作的显著的需要，因为将必须进行多个调整。

实际上，用户将通过网络接收首先下载的一组的自动选择的数据，就该用户而言，这将需要一起考虑。于是，用户对于所获得的信息通常仅部分地满意，而非完全满意，并且将触发对于另外的或替代的材料的某种附加的自动化选择。重复这一点，直至用户接收到适当的教学材料或者放弃进一步查找为止。

这样的操作将以重复的下载、占用过度的带宽资源为代价而进行。其对于系统的友好性和效率也将是不利的。即使将那些解决方案与针对调查问卷(特别是关于所标定的题目的调查问卷)的答复相结合，在关于该题目有大量且复杂的教学材料的情况下，也解决不了所提及的问题。

发明内容

本公开的目的是通过提供一种可能的高效的解决方案来克服现有技术的缺点，该解决方案在使得能够显著地限制带宽需求的同时向用户提供适合于该用户的受监控状态的学习信息。

特别地，本公开的目的是如下解决方案：在其最佳实施例中，该解决方案即使在关于多个题目有大量且复杂的教学材料的情况下也使得能够显著地减少用户动作。

在这方面，本公开涉及向用户提供适合于该用户的受监控状态的学习信息的方法。

根据本公开，该方法包括：

-将第一数据录入到至少一个监控数据库中，那些第一数据表示该用户针对至少一个学习题目的领悟力的至少一个受监控状态；

-在至少一个处理器中接收表示至少两个批次的教学材料的第二数据，那些批次存储在至少一个教学数据库中并且可经由通信网络访问；

-在处理器中接收与该用户相关联并且关于学习题目的初始搜索请求；