[发明专利]用户科目学习状态的分析方法、系统及存储介质

说明书

本发明提供了用户科目学习状态的分析方法、系统及存储介质，其方法包括：获取单位周期内目标用户对于目标科目的学习数据；根据学习数据计算各单位周期内目标用户对于目标科目的目标热度值；根据统计周期内各单位周期的热度值计算目标用户对于目标科目的目标兴趣值；获取所有用户在统计周期内目标科目的平均学习次数，及目标用户在统计周期内目标科目的学习次数；根据目标兴趣值、平均学习次数以及学习次数，计算目标用户对于目标科目的目标偏好值。本发明能快速计算出用户实时偏好状态，实现了科目学习状态动态演化，为家长和老师对于成绩的实时了解和进一步查漏补缺提供了科学的数据支撑。

技术领域

本发明涉及大数据分析技术领域，尤指一种用户科目学习状态的分析方法、系统及存储介质。

背景技术

在教育行业，如何有效的识别用户的学习状态一直是业界的一大难题，而对于学生目前所处学习阶段对于哪些科目的偏好哪些科目存在不足，这也是家长、老师所关注的。传统的学科状态评估方法一般都是静态评估方法，静态评估方法使用通过对测试成绩、时间的简单统计实现对学生技能水平的评估，但是该种技能水平量化评估方法只考虑最终的测试成绩而忽略了最终测试之前训练情况的分析与利用，学生的技能水平往往只是由最终的测试成绩决定，而且缺乏对技能水平动态演化特性的描述。

上述方式存在两大缺陷，一方面测试的周期过长，家长甚至老师获取到学科偏好往往在考试完成之后，甚至是学期末，无法做到学情的实时追踪。另一方面得到的结论十分粗糙，家长无法从学生学习的细节状态上进行获得较为精准的偏好数据，无法快速的针对优势科目进行潜力挖掘，也难以做到针对非偏好科目进行查漏补缺。

发明内容

本发明的目的是提供一种用户科目学习状态的分析方法、系统及存储介质，能快速计算出用户实时偏好状态，实现了科目学习状态动态演化，为家长和老师对于成绩的实时了解和进一步查漏补缺提供了科学的数据支撑。

本发明提供的技术方案如下：

本发明提供一种用户科目学习状态的分析方法，包括以下步骤：

获取单位周期内目标用户对于目标科目的学习数据，所述学习数据包括所述目标科目的知识点、以及各知识点不同学习方式的学习时间；

根据所述学习数据计算各单位周期内所述目标用户对于所述目标科目的目标热度值；

根据统计周期内各单位周期的热度值计算所述目标用户对于所述目标科目的目标兴趣值；

获取所有用户在统计周期内所述目标科目的平均学习次数，及所述目标用户在统计周期内所述目标科目的学习次数；

根据所述目标兴趣值、所述平均学习次数以及所述学习次数，计算所述目标用户对于所述目标科目的目标偏好值根据所述目标偏好值分析所述目标用户对于所述目标科目的学习状态。

进一步的，根据所述学习数据计算各单位周期内所述目标用户对于所述目标科目的目标热度值包括步骤：

根据各知识点之间的关联关系分析所述目标科目各知识点的层级关系；

根据所述目标科目下第一层级的知识点、以及各知识点不同学习方式的学习次数计算所述目标热度值其中，N为所述目标科目下第一层级的知识点的总数，c_i为第一层级的第i个知识点在单位周期内的有效学习时间，w_i为第i个知识点的权重。

进一步的，获取单位周期内目标用户对于目标科目的学习数据包括步骤：

获取单位周期内目标用户对于目标科目的学习数据，所述学习数据包括所述目标科目的知识点、以及各知识点不同学习方式的学习时间；

当任一学习时间大于等于预设时间长度时，将对应的学习标记为有效学习，记录有效学习时间，所述有效学习时间为学习时长或学习次数。