[发明专利]一种基于强制督学和智能推荐的学习方法及系统

权利要求书

1.一种基于强制督学和智能推荐的学习方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.学习平台向用户下发的学习任务，用户登录学习平台后，基于学习任务，在学习平台上对学习任务相应的课程进行学习；

S2.在用户的学习过程中，学习平台随机弹出与课程相关的问答页面，用户回答正确后，课程才能够继续播放；

S3.在课程学习完成后，学习平台为用户生成课后检测试题，并对用户的答题结果进行评测，得到检测分数，并进行错题统计；

S4.学习平台结合用户的课程学习情况，向用户进行课程的智能推荐。

2.根据权利要求1所述的一种基于强制督学和智能推荐的学习方法，其特征在于：所述步骤S1中，学习平台上的课程为不允许快进和拖动的视频课程。

3.根据权利要求1所述的一种基于强制督学和智能推荐的学习方法，其特征在于：所述步骤S1中，用户通过微信小程序或PC电脑上的WEB端登录学习平台。

4.根据权利要求1所述的一种基于强制督学和智能推荐的学习方法，其特征在于：在步骤S3中的检测完成后,还包括学习报告生成步骤：

学习平台根据学习过程的具体情况进行学情分析：首先统计用户对每一个问答页面进行回答的延迟时间；然后统计用户对问答页面回答的正确率，进行用户的学情分析，得到用户的学习习惯；所述学习习惯包括用户在课程学习中能够集中精力进行学习的时间长度；

学习平台基于用户的检测分数和错题统计，分析用户的知识点掌握情况；

然后根据课程学习过程中用户对问答页面进行回答的延迟时间、回答的正确率、用户的学习习惯，以及检测过程中用户的检测分数、错题统计结果、分析得到的知识点掌握情况，生成用户的学习报告，供用户和用户的上级登录平台进行查看。

5.根据权利要求1所述的一种基于强制督学和智能推荐的学习方法，其特征在于：所述步骤S4包括：

对于任一目标用户，统计该目标用户已经在平台中进行课程学习的次数；

判断学习次数是否大于预设阈值：

若否，基于流行度和目标用户基本信息进行课程推荐；

若是，基于目标用户行为、目标用户基本信息和课程关联性对进行课程推荐。

6.根据权利要求5所述的一种基于强制督学和智能推荐的学习方法，其特征在于：所述基于流行度和目标用户基本信息进行课程推荐的过程包括：

A01.对学习平台上的课程进行遍历，对于每一个课程，统计浏览人数和学习人数；所述浏览人数是指查看该课程基本信息的人数，所述学习人数是指对该课程进行了学习的人数；

A02.对每一个课程的学习人数和浏览人数进行加权融合，得到每个课程的流行度：

对于任一课程，设其浏览人数为x，学习人数为y，则计算该课程的流行度Z为：

Z=a*x+b*y；

其中，a、b为预设的加权系数，ba0，且a+b=1；

A03.按照课程流行度从大到小进行排序，取前M项课程作为课程推荐的初始集合，M为预设常数；

A04、基于目标用户基本信息，从课程推荐的初始集合中，获取最终课程推荐集合：

根据与目标用户基本信息一致的其他用户对初始集合中课程的偏好情况，对初始集合中的课程进行筛选，得到最终的推荐集合推荐给用户：

从平台所有用户中，筛选出与目标用户年龄段、岗位、地区、学科、性别一致的其他用户作为一致性用户；

从初始集合中筛选出一致性用户收藏、浏览或学习过的课程，加入最终课程推荐集合中；

A05.将最终课程推荐集合中的课程推送给目标用户。