用于自动社区化学习的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于自动社区化学习的方法，包括：保存具有多个内容项的第一数据库，每个所述内容项与质量分数以及一个或更多贡献因子相关；保存具有多个学习记录的第二数据库，每个所述学习记录对应于一个第一对象的档案信息；该方法还包括：接收为一个第一对象选择内容项的电子请求；根据所述质量分数以及所述一个或更多贡献因子，对所述第一数据库中保存的多个内容项进行筛选；将所选择的经筛选的内容项进行显示；接收与所选择的经筛选并被显示的内容项相关的输入；本发明专利技术还公开了一种用于自动社区化学习的系统。

【技术实现步骤摘要】
用于自动社区化学习的方法及系统
本专利技术涉及计算机辅助学习技术，尤其涉及一种用于自动社区化学习的方法及系 统。
技术介绍
在计算机辅助学习的领域，目前已有的系统已经采取了各种设计和实施。但是，目 前的这些系统有着不同的缺点，有的系统没有根据单个学生来调整学习材料，有的系统没 有利用单个学生的同学群体的学习经验来帮助该单个学生快速掌握知识和克服难点。目前 传统的学习体系缺乏自动化，仍然凭教师的主观判断来推荐学习材料，学生因此会被给予 不精确、不稳定的学习材料，并可能由此导致学生的学习过程效率低下的问题。 另外，现有的计算机辅助学习系统对学习材料的效果缺乏自动化的判定，由于学 习材料的来源必须依靠教师的主观的、非自动化的判断，因此，会导致学习材料的来源有 限。
技术实现思路
为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供了一种用于自动社区化学习的方 法及系统。 本专利技术实施例的技术方案是这样实现的： 本专利技术实施例提供的一种用于自动社区化学习的方法，该方法包括：保存具有多 个内容项的第一数据库，每个所述内容项与质量分数以及一个或更多贡献因子相关；保存 具有多个学习记录的第二数据库，每个所述学习记录对应于一个第一对象的档案信息；所 述方法还包括： 接收为一个第一对象选择内容项的电子请求； 根据所述质量分数以及所述一个或更多贡献因子，对所述第一数据库中保存的多 个内容项进行筛选； 将所选择的经筛选的内容项进行显示； 接收与所选择的经筛选并被显示的内容项相关的输入； 响应于所接收到的输入，调整与所述内容项相关的质量分数。 上述方案中，所述方法还包括：响应于所接收到的输入，调整与所述多个内容项中 的一个相关的一个或更多贡献因子。 上述方案中，所述方法还包括：响应于所接收到的输入，调整所述学习记录。 上述方案中，所述多个内容项包括多个学习挑战，所述输入包括对所述多个学习 挑战中的一个的响应。 上述方案中，所述方法还包括：通过电子设备接收一个或更多内容项，每个所述内 容项与保存的质量分数及保存的贡献因子相关，以载入所述第一数据库。 上述方案中，所述方法还包括：保存具有多个精准度分数的第三数据库，每个所述 精准度分数对应于一个第二对象的档案信息。 上述方案中，所述方法还包括：根据所述第一对象的档案信息的多个学习记录调 整所述第二对象的档案信息的精准度分数。 上述方案中，所述内容项包括多媒体元素。 上述方案中，每个所述贡献因子分配有相关权重值，所述筛选基于所述贡献因子 和所述相关权重值完成。 上述方案中，所述质量分数基于多个电子设备的输入，所述调整根据所述第一对 象的档案信息的多个学习记录完成。 上述方案中，所述电子设备为：台式计算机、智能手机、膝上型计算机、或平板计算 机。 本专利技术实施例提供的一种用于自动社区化学习的系统，该系统包括存储模块、测 试模块、筛选模块和评估模块；其中， 所述存储模块，配置为保存具有多个内容项的第一数据库，每个所述内容项与质 量分数及一个或更多贡献因子相关；保存具有多个学习记录的第二数据库，每个所述学习 记录对应于一个第一对象的档案信息； 所述筛选模块，配置为根据所述质量分数及所述一个或更多贡献因子，对所述第 一数据库中保存的多个内容项进行筛选； 所述测试模块，配置为接收为一个第一对象选择内容项的电子请求，将所选择的 经筛选的内容项发送到显示器上显示；接收与所选择的经筛选并被显示的内容项相关的输 入，并将所述输入发送给评估模块； 所述评估模块，配置为响应于所接收到的输入，调整与所述内容项相关的质量分 数。 上述方案中，所述评估模块，还配置为响应于所接收到的输入，调整与所述多个内 容项中的一个相关的一个或更多贡献因子。 上述方案中，所述测试模块，还配置为响应于所接收到的输入，调整所述学习记 录。 上述方案中，所述系统还包括撰写模块，配置为通过电子设备接收一个或更多内 容项，每个所述内容项与保存的质量分数以及保存的贡献因子相关，以载入所述第一数据 库。 上述方案中，所述存储模块中保存具有多个精准度分数的第三数据库，每个所述 精准度分数对应于一个第二对象的档案信息。 上述方案中，所述评估模块，还配置为根据所述第一对象的档案信息的多个学习 记录调整所述第二对象的档案信息的精准度分数。 上述方案中，每个所述贡献因子分配有相关权重值，所述筛选基于所述贡献因子 和所述相关权重值完成。 上述方案中，所述评估模块，还配置为基于多个电子设备的输入调整所述质量分 数，所述调整根据所述第一对象的档案信息的多个学习记录完成。 本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的方法及系统，根据学生个体以及同学 群体的学习经验来推荐学习材料，以及根据这些学习和提高的历史来自动化筛选学习材 料，继而把计算机辅助学习系统提升为一个可靠、高效的学习系统，并成为开放型的学习材 料收集平台。 本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的方法及系统，不仅增强了对每个学生 的借鉴帮助准确度，还使优秀的习题和教师自动被更多学生使用，从而不仅让各个学生能 更快、更有效地逼近或超出自己的学习目标，而且能形成对优秀的素材和教育专家给予自 动回报的机制。 【附图说明】 图1为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的方法的流程意图； 图2为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的系统的结构示意图； 图3为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的系统的结构示意图； 图4为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的系统的逻辑组件示意图； 图5为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的方法的流程示意图； 图6为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的方法的更新子流程示意图； 图7为本专利技术实施例提供的用于自动社区化学习的方法及系统的数据流程示意 图。 【具体实施方式】 在本专利技术公开的各种实施例中，描述了一种在服务器上实现的方法，包括保存具 有多个内容项的第一数据库，每个所述内容项与质量分数及一个或更多贡献因子相关；保 存具有多个学习记录的第二数据库，每个所述学习记录对应于一个第一对象的档案信息； 接收为一个第一对象选择内容项的电子请求；根据所述质量分数及所述一个或更多贡献因 子，对所述多个内容项进行筛选；将所选择的经筛选的内容项进行显示；接收与所选择的 经筛选并被显示的内容项相关的输入；响应于所接收到的输入，调整与所述内容项相关的 质量分数。 下面通过具体实施例结合附图对本专利技术做进一步的详细说明。 在如图1所示的本专利技术一个实施例中，所公开的用于自动社区化学习的方法包括 以下步骤： 步骤A:保存具有多个内容项的第一数据库，每个内容项与质量分数及一个或更 多贡献因子相关； 这里，所述保存可以是在存储器中保存； 步骤B:保存具有多个学习记录的第二数据库，每个学习记录对应于一个第一对 象的档案信息； 这里，所述保存可以是在存储器中保存；所述第一对象可以是学生，相应的，第一 对象的档案信息可以是学生的成绩档案； 步骤C:接收为一个第一对象选择内容项的电子请求； 这本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于自动社区化学习的方法，其特征在于，保存具有多个内容项的第一数据库，每个所述内容项与质量分数以及一个或更多贡献因子相关；保存具有多个学习记录的第二数据库，每个所述学习记录对应于一个第一对象的档案信息；所述方法还包括：接收为一个第一对象选择内容项的电子请求；根据所述质量分数以及所述一个或更多贡献因子，对所述第一数据库中保存的多个内容项进行筛选；将所选择的经筛选的内容项进行显示；接收与所选择的经筛选并被显示的内容项相关的输入；响应于所接收到的输入，调整与所述内容项相关的质量分数。

【技术特征摘要】
2014.05.20 US 14/282,0051. 一种用于自动社区化学习的方法，其特征在于，保存具有多个内容项的第一数据库， 每个所述内容项与质量分数以及一个或更多贡献因子相关；保存具有多个学习记录的第二 数据库，每个所述学习记录对应于一个第一对象的档案信息；所述方法还包括： 接收为一个第一对象选择内容项的电子请求； 根据所述质量分数以及所述一个或更多贡献因子，对所述第一数据库中保存的多个内 容项进行筛选； 将所选择的经筛选的内容项进行显示； 接收与所选择的经筛选并被显示的内容项相关的输入； 响应于所接收到的输入，调整与所述内容项相关的质量分数。2. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括： 响应于所接收到的输入，调整与所述多个内容项中的一个相关的一个或更多贡献因 子。3. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括： 响应于所接收到的输入，调整所述学习记录。4. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述多个内容项包括多个学习挑战，所述输 入包括对所述多个学习挑战中的一个的响应。5. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括： 通过电子设备接收一个或更多内容项，每个所述内容项与保存的质量分数及保存的贡 献因子相关，以载入所述第一数据库。6. 根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述方法还包括：保存具有多个精准度分数 的第三数据库，每个所述精准度分数对应于一个第二对象的档案信息。7. 根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述方法还包括： 根据所述第一对象的档案信息的多个学习记录调整所述第二对象的档案信息的精准 度分数。8. 根据权利要求1至7任一项所述方法，其特征在于，所述内容项包括多媒体元素。9. 根据权利要求1至7任一项所述方法，其特征在于，每个所述贡献因子分配有相关权 重值，所述筛选基于所述贡献因子和所述相关权重值完成。10. 根据权利要求1至7任一项所述方法，其特征在于，所述质量分数基于多个电子设 备的输入，所述调整根据所述第一对象的档案信息的多个学习记录完成。11. 根据权利要求10所述方...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁帆，
申请(专利权)人：鲁帆，
类型：发明
国别省市：加拿大;CA