[发明专利]一种用于教学系统的题目推荐方法、装置和终端在审

专利信息
申请号: 201910088036.2 申请日: 2019-01-29
公开(公告)号: CN111489602A 公开(公告)日: 2020-08-04
发明(设计)人: 刘凡平 申请(专利权)人: 北京新唐思创教育科技有限公司
主分类号: G09B7/02 分类号: G09B7/02
代理公司: 北京合智同创知识产权代理有限公司 11545 代理人: 李杰
地址: 100144 北京市石景山区*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 教学 系统 题目 推荐 方法 装置 终端
【说明书】:

本申请实施例提供了一种用于教学系统的题目推荐方法、装置和终端,所述方法包括:根据具有知识节点关系的知识库以及用户描述信息,获得针对所述用户的知识点信息;将所述知识点信息进行解析,提取与所述知识点信息对应的计算题目的规则;依据所述计算题目的规则,生成符合所述用户描述信息的推荐题目数据并推荐至对应的所述用户。本申请实施例能够高效的实现教学系统的无固定数据集题目推荐,无需用户进行额外操作。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域,尤其涉及一种用于教学系统的题目推荐方法、装置和终端。

背景技术

通常的推荐都是基于数据集的推荐,即基于存在固定的数据集才能够实现向用户推荐。例如,根据用户的购买记录,向用户推荐与购买商品同类的商品;根据用户的新闻浏览记录,向用户推荐与浏览新闻同类的新闻等。但是这种推荐方式无法应用在无固定数据集的教学系统中,因为对于教学系统,无法根据学生的学习记录来实现其他同类知识内容的推荐,也无法根据学生的考试记录来实现同类习题的推荐。

如采用穷举遍历所有算术题,将所有算术题与知识点之间建立数据集关系,在通过固定的数据集实现习题推荐则会令数据存储量变大,且数据集中的每个题目都需要进行知识点标注,需要额外的时间成本开销。由于在数据集中获取指定数据进行推荐,开启检索性能会影响推荐的时间。

因此,这种教学系统的题目推荐存在效率低且额外时间成本高的缺陷,阻碍了电子化教学的进一步发展。

发明内容

本申请实施例提供了一种用于教学系统的题目推荐方法、装置和终端,其能够高效的实现教学系统的无固定数据集题目推荐,无需用户进行额外操作。

根据本申请实施例的一个方面,提供了一种用于教学系统的题目推荐方法,所述方法包括:根据具有知识节点关系的知识库以及用户描述信息,获得针对所述用户的知识点信息;将所述知识点信息进行解析,提取与所述知识点信息对应的计算题目的规则;依据所述计算题目的规则,生成符合所述用户描述信息的推荐题目数据并推荐至对应的所述用户。

根据本申请实施例的另一个方面,还提供了一种用于教学系统的题目推荐装置,所述装置包括:知识获得模块,配置用于根据具有知识节点关系的知识库以及用户描述信息,获得针对所述用户的知识点信息;规则提取模块,配置用于将所述知识点信息进行解析,提取与所述知识点信息对应的计算题目的规则;题目推荐模块,配置用于依据所述计算题目的规则,生成符合所述用户描述信息的推荐题目数据并推荐至对应的所述用户。

根据本申请实施例的又一个方面,还提供了一种设备/终端/服务器,包括:一个或多个处理器;存储装置,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,使得所述一个或多个处理器实现如上所述的用于教学系统的题目推荐方法对应的操作。

根根据本申请实施例的又一个方面,还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上所述的用于教学系统的题目推荐方法对应的操作。

据本申请实施例提供的技术方案,本申请实施例根据知识库以及用户描述信息得到针对所述用户的知识点信息,提取与所述知识点信息对应的计算题目的规则。进而依据所述计算题目的规则,生成符合所述用户描述信息的推荐题目数据并推荐至对应的所述用户。因此,本申请实施例无需建立所有算术题与知识点之间的固定数据集,从而无需存储大量的算术题,也无需对所述算术题进行知识点标注,节约了存储量以及标注的时间成本开销。本申请实施例根据计算题目的规则生成推荐题目,避免了在固定数据集中开启检索,缩短了推荐时间,改善了题目推荐的效率。

附图说明

图1是根据本申请实施例一的一种用于教学系统的题目推荐方法的步骤流程图;

图2是根据本申请实施例二的另一种用于教学系统的题目推荐方法的步骤S101的步骤流程图;

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