学习行为优化方案制造技术

根据一些实施例的某些方面，LearnBop是双向的、交互式学习平台和社区的概念和逻辑设计，在所述平台和社区中，用户可以进行创建、消耗、评论、查看学习进度并改进学习内容。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利摘要】根据一些实施例的某些方面，LearnBop是双向的、交互式学习平台和社区的概念和逻辑设计，在所述平台和社区中，用户可以进行创建、消耗、评论、查看学习进度并改进学习内容。【专利说明】学习行为优化方案
本专利技术涉及在线学习，更明确地说涉及具有知识导向型组件化的交互式和适应性学习环境。
技术介绍
图1是常规智能教学系统的一般数据流程图。图1展示了教学系统100，所述教学系统包括知识模型/领域模块102、学习界面104、问题图形108和追踪引擎106。虽然此种构造很好地模拟了能用适当的概念反馈来回答学生提问的“博学”的人类导师，但是此种教学系统概念致使追踪引擎106的设计较复杂且通常是混乱的，而追踪引擎106需要用来与领域模块102和学习界面104两者进行通信，这样通常会造成知识与用户交互之间没有标准化的一对一映射。智能教学系统的这种常规概念具有多个缺点，原因如下:1)难以组织，原因是知识模块和界面模块彼此独立。知识模块发生的任何改变都不会自动生成相关的界面组件，且反之亦然；2)执行和操作的效率低下，因为在处理学生输入过程中，知识模块运行与界面模块不同的进程。独立的知识模块和界面模块并行地通信可能要依赖于额外计算机和网络资源(例如，线程、通信端口)的分配；3)非模块化一具有单独的模块和进程，这样就难以取得特定的智能教学问题以及提取并再组合构成的知识和步骤；4)不可重新使用一因为知识模块和界面模块都不能全面定义问题的概念整体，因此如果不重新编写知识模块、界面模块或追踪引擎中的一者或多者以便重新定义知识与界面交互之间的关系，智能导师便无法容易地移植到其他平台(例如，智能电话、平板计算机、公用信息机、电子阅读器、便携式游戏控制台)。
技术实现思路
无【专利附图】【附图说明】图1是常规智能教学系统的一般数据流程图。图2是说明了根据某些实施例的CKALE范例以及LearnBop平台设计的概述的高级数据流程图。图3说明了根据某些实施例的交互知识组件的设计架构。图4说明了根据某些实施例的LearnBop平台上的课程的高级逻辑设计。图5是根据某些实施例的被编写出来用在LearnBop适应性课程中的富文本内容的实例。图6说明了根据某些实施例的支架式教学实例。图7说明了根据某些实施例的另一支架式教学实例。图8说明了根据某些实施例使用编写进程来创建表示。图9说明了根据某些实施例的在编写进程中的概念标记。图10说明了根据某些实施例的交互知识组件的指定。图11说明了根据某些实施例填充交互知识组件。图12说明了根据某些实施例的给定表示到适应性课程中的呈递。图13说明了根据某些实施例的提示请求按钮的实例。图14说明了根据某些实施例的模态消息的使用。图15说明了根据某些实施例的进度显示。图16说明了根据某些实施例的支架式教学。图17说明了根据某些实施例的焦点抓取器的使用。图18说明了根据某些实施例的焦点敏感型问题解决步骤#1。图19说明了根据某些实施例的焦点敏感型问题解决步骤#2。图20是说明了根据某些实施例的每位用户/学习者花在课程上的时间量的图。图21说明了根据某些实施例的条件和相关性分析实例一提示有效性。图22说明了根据某些实施例的简单的学习动机和策略问卷。图23说明了根据某些实施例的求助行为报告实例一提示请求对内发动机。图24说明了根据某些实施例预测将来的求助需要一决策树。图25说明了根据某些实施例的简单的学习、动机和求助因果模型。图26展示了根据某些实施例的按照交互知识组件来说的系统2600的数据流。图27说明了根据某些实施例的基于服务的客户端设计。图28说明了根据某些实施例的离线客户端设计。【具体实施方式】具有知识导向型组件化的新的适应性学习环境根据某些实施例，学习行为优化方案(LearnBop)是组件化的学习者、知识和技能导向型的、动机和元认知增强型的学习平台设计，它允许进行解释驱动型、表达敏感型和上下文敏感型编写以创建用来在个人计算机、移动装置以及不具有网络连接性的装置上使用的学习内容。根据一些实施例的某些方面，LearnBop是双向的、交互式学习平台和社区的概念和逻辑设计，在所述平台和社区中，用户可以进行创建、消耗、评论、查看学习进度并改进学习内容。根据某些实施例，组件化的、知识导向型适应性学习环境(CKALE)是一种用来创建适应于不正确或正确答复的响应性知识的方法。CKALE已实施为LearnBop平台。图2是说明了根据某些实施例的CKALE范例以及LearnBop平台设计的概述的高级数据流程图。图2将LearnBop平台说明为学习环境200，根据某些实施例，所述学习环境由称作交互知识组件202的小型建构块建构而成且包括问题流程控件206和消息接发控件204。交互知识组件202类似于学习练习的概念子组件和软件子组件两者。交互知识组件202是教学与学习交互的独立的、可分开的单元，它可以通过消息接发控件204来向学生提供反馈，或者可以链接到一起以通过问题流程控件206形成更复杂的问题。交互知识组件202包括输入界面208、评定逻辑212和知识定义210。简言之，传统的智能教学系统被分成整体模块并且以整体方式在模块之间交换信息。例如，问题图形基于界面的状态来界定正确的输入。因此，像加法运算数“5”这样的简单输入在不同的时间可能具有不同的优先状态。类似地，领域模块可使用某些规则和逻辑来评估界面的某些字段，并且即使界面上的两个字段演示了相同技能，领域模块中的规则仍需要以不同方式束缚到(或挂钩到)每个输入字段。在传统的智能教学系统中由整体模块的交互产生的像此处所提到的许多问题使得问题编写极难以一般化且编写出的问题难以在不同平台内或跨不同平台来重新使用。相比之下，CKALE方法更易于满足一般化、问题编写灵活以及被编写出的问题可重新使用的要求:每个交互知识组件都含有紧凑的界面显现和评定逻辑以便用单个输入的形式来呈现知识的评估。因此，屏幕上的软件界面组件都直接映射到关联的知识。此种设计允许通过简单地添加交互知识组件便能重新使用学习问题中的相同概念和技能，而不必在界面与领域模块或问题图形之间另外进行绑定或挂钩。此外，只要新的平台实施该组LearnBop交互知识组件,在LearnBop平台上编写的问题不需要经过明显改动就能复制到新的平台上。CKALE范例为适应性学习设立了新的标准，在适应性学习中学习环境和学习系统是与教学主题的概念构造完全一致地进行建构，这与传统的智能教学系统相反，在传统的智能教学系统中，软件系统是作为单独的进程来运作以及与领域模块介接。CKALE范例和LearnBop平台设计包括以下各项:交互知识组件，是紧凑的可重新使用、可重新组合的模块，全面定义了相关领域知识(例如，项3x的系数是什么)、知识在界面上的视觉显现(例如，用文本框输入补充的问题提醒)，以及用以评估正确性并提供支架式教学的所有控制逻辑。因此，作为知识的模块化封装的交互知识组件充当复杂问题解决和问题编写的基础建构块，从而允许分割或组合问题以及部分地、完整地或联合地对学习内容进行学习。行为优化方案定义语言或BOP定义语言(BDL)，是用以初始化、排序、链接和填充交互知识组件的高级标记语言，以便在适应性课程中全面地定义学习交互。由于交互本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种计算机实施方法，所述方法提供用于产生在线交互式学习体验的平台，所述方法包括：提供多个计算机实施的交互知识组件作为用于建构多个概念的建构块，所述建构块中的一者或多者可以经搭建以建构在线交互式和适应性课程，其中所述多个交互知识组件中的相应交互知识组件是独立的、可分开的教学单元并且包括评定逻辑，并且其中所述多个交互知识组件和概念是可重新使用和可重新组合的，从而建构不同的在线交互式和适应性课程。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿瑟·杜，巴哈拉恩哈伦·拉杰库玛，
申请(专利权)人：LEARNBOP有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US