[发明专利]一种基于校园大数据的自适应学习方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于校园大数据的自适应学习方法，其特征在于，包括如下步骤：

针对个性化的学习内容进行管理、维护；其中，维护内容包括对学习内容进行评价，并将所述学习内容传递给学习者以及将所述评价反馈给学习者；

存储学习者基于所述学习内容生成的学习行为数据；其中，所述学习行为数据具有不同的类型，且每个学习行为数据包括对应的时间戳；其中，所述学习行为数据按照预先定义的结构存入学习者数据库；

根据所述时间戳的变化对所述学习行为数据进行分析，以对未来的学习行为和结果进行预测；其中，对未来的学习行为和结果预测方式为整合外部系统的学习数据和内部系统学习行为数据，对数据进行处理和分析；其中，外部系统为智慧校园基础云平台；其中所述智慧校园基础云平台存储着学习者相对稳定的个人基本信息数据；

根据预测的运行结果，将相应的学习内容传递给学习者，以根据学习者的学习水平和兴趣，推送合适的学习内容给学习者，给予学习者提供合适的学习指导和学习策略。

2.根据权利要求1所述的基于校园大数据的自适应学习方法，其特征在于，

其中，对数据进行处理和分析具体为：从所述学习者数据库和学生信息系统中采集数据，根据不同的分析目的，调用不同的分析工具和模型对数据进行处理和分析；

其中，预测的运行结果具体通过数据挖掘和分析得到。

3.根据权利要求2所述的基于校园大数据的自适应学习方法，其特征在于，还包括：

将根据所述预测的运行结果生成的学习内容发送给管理人员；其中，所述管理人员包括教师、教学管理者以及系统开发人员；

接收管理人员对所述学习内容的修改，并将修改后的学习内容同步给学习者。

4.根据权利要求2所述的基于校园大数据的自适应学习方法，其特征在于，还包括：

将所述预测的运行结果传递显示给使用者；

其中，显示为可视化一体式进行显示；

其中，使用者包括：教师和教学管理者。

5.根据权利要求1所述的基于校园大数据的自适应学习方法，其特征在于，

所述根据所述时间戳的变化对所述学习行为数据进行分析，以对未来的学习行为和结果进行预测，具体为：

将所述学习行为数据根据其类型进行分类；

对每一类学习行为数据，根据其时间戳的早晚进行排列；

对处于一定时间范围的学习行为数据进行合并分析，以获得学习者在每个时间范围的学习情况；

根据学习者在多个时间范围的学习情况，获得学习者在不同类型下的学习进步参数；以及

根据在不同类型下的学习进步参数，对所述学习者未来的学习行为和结果进行预测。

6.一种基于校园大数据的自适应学习装置，其特征在于，包括：

学习内容传递单元，用于针对个性化的学习内容进行管理、维护；其中，维护内容包括对学习内容进行评价，并将所述学习内容传递给学习者以及将所述评价反馈给学习者；

学习行为数据存储单元，用于存储学习者基于所述学习内容生成的学习行为数据；其中，所述学习行为数据具有不同的类型，且每个学习行为数据包括对应的时间戳；其中，所述学习行为数据按照预先定义的结构存入学习者数据库；

学习行为和结果预测单元，用于根据所述时间戳的变化对所述学习行为数据进行分析，以对未来的学习行为和结果进行预测；其中，对未来的学习行为和结果预测方式为整合外部系统的学习数据和内部系统学习行为数据，对数据进行处理和分析；其中，外部系统为智慧校园基础云平台；其中所述智慧校园基础云平台存储着学习者相对稳定的个人基本信息数据；

自适应学习单元，用于根据预测的运行结果，将相应的学习内容传递给学习者，以根据学习者的学习水平和兴趣，推送合适的学习内容给学习者，给予学习者提供合适的学习指导和学习策略。

7.根据权利要求6所述的基于校园大数据的自适应学习装置，其特征在于，

数据处理和分析单元，用于从所述学习者数据库和学生信息系统中采集数据，根据不同的分析目的，调用不同的分析工具和模型对数据进行处理和分析；

预测运行结果单元，用于通过数据挖掘和分析得到。