[发明专利]一种知识单元中心度和难度量化方法

说明书

本发明公开了一种知识单元中心度和难度量化方法，在知识单元中心度方面运用local centrality方法来计算知识单元的局部重要度、利用局部重要度来计算知识单元间的学习迁移概率矩阵P、结合知识单元和吸收态马尔科夫链的特性，将知识单元分为过渡态和吸收态，计算过渡态知识单元i在被吸收态的知识单元吸收之前转移到过渡态j的平均转移次数矩阵Q及过渡态最终被吸收态吸收的概率矩阵M、得出中心度的计算公式；在知识单元难度度量方面先度量知识单元的层级水平、在相同层级水平再度量具体的难度。本发明对知识单元中心度和难度的度量具有充分性，必要性和高效性，可广泛应用于在线教育领域知识点重要性和难度区分的实际应用需求。

技术领域

本发明涉及复杂网络中心度计算，知识单元中心度和难度度量，e-learning[电子(化)学习]个性化学习引导技术，特别涉及一种知识单元中心度和难度量化方法。

背景技术

随着网络技术的迅猛发展和教育改革的要求，网络已成为教育信息化的重要推动力，网络信息资源快速增长。全球化、知识爆炸、即时通讯、电子化正在联手颠覆我们的工作和学习方式。目前，我们的网络教育还没有找到自己统一的逻辑结构，很大程度上还是利用媒体在克隆、复制校园教育。这种忽视教育对象群体文化特征和社会文化转型期变化的克隆和复制使得教育资源量的激增，信息过载带来的“认知过载”和“迷航”比信息匮乏下的信息饥渴更不利于学习。研究克服海量增长的教育资源中的“认知过载”和“迷航”的核心技术问题是如何区分出教育资源知识单元的中心度和难度，以帮助用户有目标的去学习。并且知识单元的中心度和难度在生成准确高效的学习路径方面有重要作用。目前，中心度度量主要是在复杂网络里的研究比较多，而知识单元的中心度的度量比较少。知识单元难度分为内容难度和统计难度，也是目前知识点难度确认方法中研究较少的方向。

申请人检索出以下与知识单元中心度难度量化相关的文献如下：

1.郑庆华，黄香君等,一种知识地图上导航学习路径的生成方法，专利，2011

2.Duanbing Chena,Linyuan Lu,Identifying influential nodes in complexnetworks,Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,2011

3.孙雪冬，一种支持个性化教学过程自动生成的教学资源建模方法及系统，专利，2017

4.郑庆华，董博等，基于领域知识地图社区结构的文档主题划分法，专利，2013

5.魏笔凡，王晨晨等，一种从课件文本自动抽取知识单元间学习依赖关系的方法，专利，2016.

文献1提出的中心度计算及难度度量方法。在中心度方面，局部重要度的计算只是简单的运用了出度比入度，中心度的关键就是具有高度链接性，简单运用知识单元的出度比入度而忽视由此知识单元引出的其他知识单元的链接性，显然这样做在中心度的计算的准确性方面存在重大隐患。在难度方面，只进行了难度层级的度量而对同难度层级下的知识单元的难度却没有做出度量，若是处于相同层级下的知识单元很多，而且难度差距也大，若是不作度量的话容易使学习者不能根据自己的情况更好的学习。

文献2提出了一种无向图的local centrality的度量方法，并用SIR评估模型去验证该方法的有效性。本发明专利所指的知识地图是个有向无环图，该文提出的localcentrality的度量方法不能直接应用到有向无环图中，不过对我们的知识单元的局部重要度的度量有借鉴意义。

文献3主要是把教学过程描述和资源描述统一，支持快速、准确地根据学习者的学习目标和知识背景进行教学资源的选择，同时自动生成相应的优化的教学过程。虽然能够快速、准确地根据学习者的学习目标和背景来进行资源上的选择，但是没有详细阐述知识单元的中心度与难度的计算方法。