[发明专利]一种基于互联网的监督学习方法及系统

权利要求书

1.一种基于互联网的监督学习方法，应用于一监督学习系统，所述监督学习系统与第一监控摄像头及第一电子设备通信连接，其中，所述方法包括：

通过所述第一电子设备获得第一用户的第一学习计划；

根据所述第一学习计划获得每天学习计划；

根据所述每天学习计划获得预定学习时间；

获得所述第一用户的第一空余时间和第二空余时间，其中所述第一空余时间和第二空余时间均大于预定学习时间；

将所述第一空余时间和第二空余时间输入训练模型，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：第一空余时间、第二空余时间和标识所述第一用户学习状态等级的标识信息；

获得所述训练模型的输出信息，所述输出信息包括在不同时间下的所述第一用户的学习状态等级信息；

获得所述第一用户学习状态等级更高的空余时间，监督所述第一用户在所述空余时间下进行学习。

2.如权利要求1所述方法，其中，所述方法还包括：

获得所述第一用户的学习感悟；

将所述第一用户的学习感悟输入卷积神经网络模型，获得所述卷积神经网络模型的输出信息，所述输出信息包含所述学习感悟的评定等级信息；

根据所述评定等级信息产生第一修正参数，根据所述第一修正参数对所述第一用户进行监督调整处理。

3.如权利要求2所述的方法，其中，根据所述评定等级信息产生第一修正参数，所述方法包括：

判断所述评定等级信息是否满足第一预设阈值；

当所述评定等级信息满足第一预设阈值时，将所述学习感悟分享至监督学习系统；

通过所述监督学习系统产生第一激励机制。

4.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

通过所述第一监控摄像头获得所述第一用户的第一眼部动作信息；

根据所述第一眼部动作获得所述第一用户的学习专注度信息；

当所述学习专注度低于第一预设阈值时，获得第一提醒信息；

根据所述第一提醒信息提醒所述第一用户专注学习。

5.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：

通过所述第一监控摄像头获得所述第一用户的小动作信息；

根据所述学习感悟判断所述小动作信息对于所述第一用户听课状态是否产生积极作用；

当所述小动作信息产生积极作用时，将所述小动作更新至所述第一用户的非负面影响动作中。

6.如权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述学习感悟判断所述小动作信息对于所述第一用户听课状态是否产生积极作用，所述方法包括：

当所述小动作信息产生负面作用时，将所述小动作信息更新至所述第一用户的负面影响动作中；

当所述第一监控摄像头检测到所述第一用户存在所述小动作信息时，获得第一提醒指令；

根据所述第一提醒指令，提醒所述第一用户停止所述小动作，专注学习。

7.一种基于互联网的监督学习系统，其中，所述系统包括：

第一获得单元，所述第一获得单元用于通过所述第一电子设备获得第一用户的第一学习计划；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一学习计划获得每天学习计划；

第三获得单元，所述第三获得单元用于根据所述每天学习计划获得预定学习时间；

第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述第一用户的第一空余时间和第二空余时间，其中所述第一空余时间和第二空余时间均大于预定学习时间；

第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一空余时间和第二空余时间输入训练模型，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组训练数据中的每组均包括：第一空余时间、第二空余时间和标识所述第一用户学习状态等级的标识信息；

第五获得单元，所述第五获得单元用于获得所述训练模型的输出信息，所述输出信息包括在不同时间下的所述第一用户的学习状态等级信息；

第六获得单元，所述第六获得单元用于获得所述第一用户学习状态等级更高的空余时间，推荐所述第一用户在所述空余时间下进行学习。

8.一种基于互联网的监督学习系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一项所述方法的步骤。