[发明专利]一种慕课教学能力引导方法在审

专利信息
申请号: 202010096398.9 申请日: 2020-02-17
公开(公告)号: CN111325643A 公开(公告)日: 2020-06-23
发明(设计)人: 马学森;谈杰;许向东;宫帅;邓博存;朱建;陈树友 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G06F16/9535;G06Q10/06;G06F16/75;G06F16/735;G06K9/00;G06F17/18
代理公司: 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 代理人: 陆丽莉;何梅生
地址: 230009 安*** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 教学 能力 引导 方法
【权利要求书】:

1.一种慕课教学能力引导方法,其特征包括以下步骤:

步骤一、学习内容定制:

步骤1.1、根据当前阶段的教学内容和教学目的拆分知识点,并为每个知识点制作单独的教学视频;

步骤1.2、根据所拆分的知识点,获取相关的引申教学视频,且每个引申教学视频对应一个知识点;

步骤1.3、按照所拆分的知识点定制相应的练习题;

步骤二、综合学习效果评价:

步骤2.1、学习者在线学习状况评价的获取:

步骤2.1.1、获取学习者的基本学习行为数据K1

所述学习者的基本学习行为数据K1是由行为数据k11决定,且k11包括:在线学习平台的登录次数评价值c11,登录时间点评价值c12,在线学习总时长评价值c13

步骤2.1.2、获取学习者的所有知识点视频资源浏览行为数据K2

所有知识点视频资源浏览行为数据K2是由学习者在观看每个知识点时产生的视频资源浏览行为数据共同决定;

其中,第i个知识点的视频资源浏览行为数据k2i,包括:相应知识点视频浏览时长评价值c2i1,视频浏学习完成度评价值c2i2,第i个知识点视频浏览频次评价值c2i3,第i个知识点视进度条拖动频次评价值c2i4,相关引申视频资源浏览次数评价值c2i5,相关引申视频资源浏览个数评价值c2i6,相关引申视频资源浏览时长评价值c2i7

步骤2.1.3、获取学习者的所有知识点在线课后测评行为数据K3

所有知识点在线课后测评行为数据K3是由学习者在完成每个知识点定制习题后的在线课后测行为数据共同决定;

其中,第i个知识点的在线课后测评行为数据k3i,包括:相关知识点习题完成数量评价值c3i1,相关知识点课后习题练习正确率评价值c3i2

步骤2.1.4、获取学习者在学习所有知识点的其他行为数据K4

所有知识点的其他行为数据K4是由学习者学习每个知识点的其他行为数据共同决定;

其中,第i个知识点的其他评行为数据k4i,包括:错题回顾频次评价值c4i1,错题再次回顾时的正确率评价值c4i2

步骤2.2、学习者在线情感行为评价的获取:

步骤2.2.1、获取学习者在线情感行为数据K5

学习者的线情感行为数据K5是由学习者学习每个知识点时的在线情感行为数据k5i共同决定;

步骤2.2.2、采集学习者观看第i个知识点视频时的在线情感行为数据k5i,包括:抬头率评价值c5i1和眨眼频次情感评价值c5i2

步骤2.2.3、通过摄像头获取第i个知识点视频段播放过程中,学习者的头部图像数据,再利用面部识别算法提取头部图像数据中学习者的面部特征数据,用于计算学习者的抬头次数,并对抬头次数进行处理后得到抬头率评价值c5i1

步骤2.2.4、根据所述面部特征数据确认学习者是否抬头观看知识点视频,并在确认抬头时采集学习者的眨眼频次;再根据所述眨眼频次,推测学习者的情感状态,包括:正向情感状态、负向情感状态;

对处于负向情感状态的学习者,利用贝叶斯网络的联合树推理算法推断学习者对知识点的负向理解程度;从而得到学习者眨眼频次情感评价值c5i2

步骤2.3、综合评价机制:

步骤2.3.1、依据教学目标与能力培养要求,为每个行为数据设置达标阈值和权重值,其中,第n个行为数据的达标阈值记为Kn′,第n个行为数据的的权重值记为ωn

步骤2.3.2、利用式(1)建立回归模型,计算学习者第i个知识点的第n个行为数据kni

式(1)中:Ji表示第i个知识点的第n个行为数据kni中评价值的个数,Xj为第i个知识点的第n个行为数据kni中第j个评价值和相对应的权值wj的乘积;

步骤2.3.3、利用式(2)得到所有知识点的第n个行为数据Kn

式(2)中,N表示所拆分的知识点的总个数;

步骤2.3.4、利用式(3)获得教学目标期望评价参数E0

步骤2.3.5、利用式(4)获得综合评价参数E1

步骤三、干预引导机制:

步骤3.1、比较教学目标期望评价参数E0与综合评价参数E1,若E0≤E1,则表示学习者知识点掌握情况以及学习者的能力要求达标,并执行步骤3.2;否则,执行步骤3.3;

步骤3.2、安排下一阶段知识点的学习,并返回步骤1;

步骤3.3、将采取干预引导机制:

步骤3.3.1、提取所述第i个知识点视频浏览频次评价值c2i3,第i个知识点视进度条拖动频次评价值c2i4

提取所述第i个相关知识点习题完成数量评价值c3i1,相关知识点课后习题练习正确率评价值c3i2

提取所述第i个处于负向理解程度状态的知识点;

以处于负向理解程度状态为前提条件,结合条件一或者条件二生成学习者薄弱知识点的记录日志,根据所述记录日志所对应的薄弱知识点,获取相关学习视频以及练习题重新推送给学习者后,返回步骤二;

条件一:当c2i3≥3以及c3i1≤Δ时;

条件二:当c2i4≥4以及c3i2≤Ω时;

其中,阈值Δ的取值为第i个知识点习题数量的65%-75%,阈值Ω的取值在50%-60%之间。

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