[发明专利]一种精准定位学习难度的施教方法及教育机器人

权利要求书

1.一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

获取用户每一次的学习任务以及用户做出的答案进行绑定，生成第一评判因素，并存入数据库中；

每隔一定的时间间隔对数据库中该时间间隔内的第一评判因素进行汇总，获取用户做出答案的准确率百分比；

将该时间间隔的准确率百分比与预先设定好的阈值进行比对，如高于预先设定好的阈值则提升今后学习任务的难度，如低于预先设定的阈值则维持今后学习任务的难度直至下一时间间隔截止时刻。

2.如权利要求1所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，在所述获取用户每一次的学习任务以及用户做出的答案进行绑定，生成第一评判因素，并存入数据库中步骤之前还包括，获取用户个人信息进行绑定，绑定信息包括年龄、性别、兴趣爱好等。

3.如权利要求2所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述绑定信息还包括用户所在的学校、年级、班级、学号信息。

4.如权利要求3所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述获取用户每一次的学习任务以及用户做出的答案进行绑定，生成第一评判因素，并存入数据库中步骤还包括，获取该用户学校对应的课后作业系统内对应该用户的课后作业以及用户做出的答案进行绑定，生成第二判定因素，并存入数据库中，用于定期生成第一辅助准确率百分比以作学习任务难度提升或降低的辅助评判标准。

5.如权利要求1所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述获取用户每一次的学习任务以及用户做出的答案进行绑定时，同时获取用户解题时间长短，并绑定至第一评判因素中。

6.如权利要求1所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，当所述用户准确率百分比连续多次高于预先设定好的阈值时，则对应今后的学习任务难度将穿插部分未来提升两次后的学习任务难度的题目。

7.如权利要求1所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述获取数据库中用户的历史做题，并将其不定期穿插进当前用户的学习任务中。

8.如权利要求1所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述每隔一定的时间间隔对数据库中该时间间隔内的第一评判因素进行汇总步骤之前还包括，对用户在该阶段的知识进行考核作为生成第三判定因素，并存入数据库中，作为第二辅助准确率百分比进行学习任务难度提升或降低的辅助评判标准。

9.如权利要求1所述的一种精准定位学习难度的施教方法，其特征在于，所述每隔一定的时间间隔对数据库中该时间间隔内的第一评判因素进行汇总步骤时，其对应的评判因素数量低于预设评判因素数量的阈值时，则对应延长该阶段的时间间隔时长直至判定因素数量到达预设评判因素数量的阈值。

10.一种教育机器人，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的方法。