[发明专利]多线程在线教育评价方法在审

专利信息
申请号: 201810405203.7 申请日: 2018-04-28
公开(公告)号: CN108596804A 公开(公告)日: 2018-09-28
发明(设计)人: 候勤民 申请(专利权)人: 重庆玮宜电子科技有限公司
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G06N3/08
代理公司: 重庆强大凯创专利代理事务所(普通合伙) 50217 代理人: 陈家辉
地址: 402100 重庆市永川区和顺大道79*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明涉及远程教育技术领域,本发明解决的技术问题在于提供一种具有修正机制,能够进行多维度评价的多线程在线教育评价方法,包括如下步骤:S1基础信息获取:获取学习者需要学习的课程类别信息和个人基础信息,其中所述个人基础信息包括学习者提供的第一个人标签信息;S2试听课程推送:根据学习者提供的课程类别信息选择在线课程的类别,将学习者提供的第一个人标签信息与在线课程的初始标签信息进行匹配,选择匹配度高的在线课程作为试听课程向学习者推送;S3试听结果反馈:获取学习者对该试听课程的学习效果信息,并获取学习者对该试听课程添加的第一课程标签信息;S4授课推荐;S5授课标签优化;S6预测模型优化。
搜索关键词: 试听 标签信息 基础信息 在线课程 课程 课程类别 在线教育 多线程 推送 授课 远程教育技术 标签优化 结果反馈 信息选择 学习效果 预测模型 多维度 匹配度 匹配 修正 优化 学习
【主权项】:
1.多线程在线教育评价方法,其特征在于,包括如下步骤:S1基础信息获取:获取学习者需要学习的课程类别信息和个人基础信息,其中所述个人基础信息包括学习者提供的第一个人标签信息;S2试听课程推送:根据学习者提供的课程类别信息选择在线课程的类别,将学习者提供的第一个人标签信息与在线课程的初始标签信息进行匹配,选择匹配度高的在线课程作为试听课程向学习者推送;S3试听结果反馈:获取学习者对该试听课程的学习效果信息,并获取学习者对该试听课程添加的第一课程标签信息;S4授课推荐:根据学习效果信息结合该试听课程信息向学习者推送预测模型预测的学习结果信息和建议信息,其中建议信息包括适合和更换,若学习者选择适合,则将第一课程标签信息添加至该课程的待确认标签中,并初步确定该学习者适合具有该类初始标签信息的在线课程,若学习者选择更换,则对第一课程标签信息进行分析,若无敏感词汇则将第一课程标签信息添加至该课程的初始标签信息中,若有敏感词汇则屏蔽该第一课程标签信息;S5授课标签优化:在学习者学习完在线课程后,获取该学习者对该在线课程的第二课程标签信息,若待确认标签与第二课程标签信息相同,则待确认标签添加至初始标签信息,若待确认标签与第二课程标签信息不同,则提醒学习者选择待确认标签与第二课程标签信息的权重信息,然后添加至初始标签信息中;S6预测模型优化:获取学习者的学习结果并发送至预测模型,预测模型根据学习结果进行自学习。
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