一种通过人机交互实现个性化教学的方法技术

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，公开了一种通过人机交互实现个性化教学的方法。其提供了一种通过人机交互实现包括学习任务自动分解、试题自动推荐、出错步骤定位及疑问讲解等教学环节的个性化教学方法，该方法除了需要在首个步骤中进行数据准备和参数设定外，在其它步骤中均不需要任何真人教师参与，最大限度地降低了人力资源，尤其是教育资源的占用，同时对比传统耗时平均在15～20分钟的讲解方式，本方法通过确定错因并进行步骤级别精度地讲解，不但能够针对用户的具体学习情况最大限度跳过无需讲解的内容，重点讲解用户的疑问所在，并深入挖掘其问题根源，使用户更容易理解知识点，还能将讲解时间缩短至2～3分钟，大大提高用户的学习效率。

【技术实现步骤摘要】
一种通过人机交互实现个性化教学的方法
本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种可应用于教育行业的通过人机交互实现个性化教学的方法。
技术介绍
在教育行业中，实现个性化教育是一大重要课题。目前，现有的在线教育技术在个性化方面的探索，即自适应学习，只能停留在直播、视频教学、个性化作业/题库等技术上。直播技术分为1对1直播，大班直播等应用。其中，1对1直播中，每个老师只能同时服务于一个学生，即需要为每位学生配备单独老师，因此考虑到师资力量，尤其是优秀师资力量的紧张程度，这种方式成本极高且难以推广。而在大班直播中，一个教师面对数百甚至上千的学生，需要同时兼顾所有学生的情况，因此不可能进行诸如为某一个学生停下来答疑解惑等的针对每一个学生的个性化教学方式，导致教学基本不存在针对性(或个性化)。视频教学技术中，学生通过观看给定的教学视频进行学习，而对于已经录制完成的视频不会再有任何变化，所有的学生看到的内容完全一样，自然也就不存在任何个性化的可能。让不同的学生观看不同的视频是一种很好的尝试，但由于视频录制成本极高，一个知识点录制2-3个视频已是极限，而对学生的情况不同进行个性化会导致需要的视频数量以指数速度提升，因此增加视频数量来适配学生只可能进行非常粗糙的个性化，无法真正针对每个学生细化并给出足够针对性的讲解。除了以上两种技术外，目前最主流的自适应教育技术则是基于个性化题库/作业。在该一技术中，系统通过收集学生的做题结果评估学生，并根据评估结果推荐更多练习题，从做题的角度来说实现了一定程度的个性化。但是当学生出错时并不能确定题目错误的具体位置，这直接导致了讲解的单位是题目而不是题目中的某一步骤，使得学生不得不浪费更多时间在并不需要学习的内容上。同时，进行的讲解则仍然依赖以上提到的视频类教学方式，因此仍然无法解决难以个性化讲解的问题。
技术实现思路
为了解决现有技术中所存在的上述问题，本专利技术目的在于提供一种通过人机交互实现个性化教学的方法。本专利技术所采用的技术方案为：一种通过人机交互实现个性化教学的方法，包括如下步骤：S100.在数据库中预先存储知识点基本数据、用户当前学习数据和若干作答试题的试题基本数据，其中，所述知识点基本数据包含若干学习范围、对应各个学习范围的知识点和用于表达所有知识点先后验关系的第一拓扑序，所述用户当前学习数据包含用户已学知识点集合、用户已做试题集合和用户在各个知识点的当前能力值，所述试题基本数据包含题目内容、具有至少两个解答步骤的标准答案、对应至少一个解答步骤的解题技巧、用于表达所有解答步骤先后验关系的第二拓扑序以及对应每个解答步骤的知识点、知识点难度值和知识点区分度值；S101.通过人机交互，获取用户的目标学习范围和目标能力值；S102.根据学习范围与知识点的对应关系，得到与所述目标学习范围对应的目标学习知识点集合；S103.根据所述第一拓扑序和所述用户当前学习数据，调整所述目标学习知识点集合；S104.在所述目标学习知识点集合中剔除用户当前能力值超过目标能力值的知识点，若所述目标学习知识点集合中的元素为零，则执行步骤S113，否则从所述目标学习知识点集合中选择位于所述第一拓扑序中最先验位置的目标学习知识点作为当前优先学习知识点；S105.针对所述当前优先学习知识点，根据所述知识点基本数据、所述用户当前学习数据和所有作答试题的试题基本数据，计算各个试题的当前适配程度，将当前适配程度最高的试题作为优先教学试题；S106.将所述优先教学试题的题目内容发送至人机交互界面，并通过人机交互，获取用户的作答结果；S107.若所述作答结果与对应所述优先教学试题的标准答案不一致，则判定答题错误，执行步骤S108，否则判定答题正确，执行步骤是112；S108.根据所述用户当前学习数据和所述优先教学试题的试题基本数据，定位用户本次作答的预估出错解答步骤；S109.在人机交互界面输出显示所述预估出错解答步骤和按所述第二拓扑序顺序位于所述预估出错解答步骤之前的且未标记人机交互结果的所有先验解答步骤，然后通过人机交互，标记所显示解答步骤的人机交互结果，其中，所述人机交互结果是指标记对应显示解答步骤为有疑问或无疑问；S110.针对新标记为有疑问的显示解答步骤/或针对包含该显示解答步骤的解题技巧，应用预存在数据库中的对应讲解材料进行讲解；S111.在所述优先教学试题的所有解答步骤中，若仍存在未标记人机交互结果的解答步骤，则返回执行步骤S108～S111；S112.根据用户本次作答的正确作答结果或在步骤S109～110中产生的人机交互记录，更新所述用户当前学习数据，然后返回执行步骤S104～S112；S113.结束本次学习，向人机交互界面输出学习完结信息，其中，所述学习完结信息包含用户在目标学习范围中各个知识点的当前能力值提升量。优化的，在所述步骤S103中，按照如下由步骤S301～S302所描述的方式和/或由步骤S303～S304所描述的方式调整所述目标学习知识点集合：S301.针对所述目标学习知识点集合中的各个知识点，按照所述第一拓扑序顺序查找位于该知识点之前且间隔个数不大于预设距离值的所有先验知识点；S302.针对各个先验知识点，若用户在该先验知识点的当前能力值低于所述目标能力值，则将该先验知识点添加到所述目标学习知识点集合中；S303.针对所述目标学习知识点集合中的各个知识点，按照所述第一拓扑序顺序查找位于该知识点之前且间隔个数大于预设距离值的所有先验知识点和位于该知识点之后的后验知识点；S304.针对各个后验知识点，若用户在该后验知识点的当前能力值低于所述目标能力值，则将该后验知识点推送至人机交互界面，若通过人机交互，确认要学习该后验知识点，则将该后验知识点添加到所述目标学习知识点集合中。优化的，在所述步骤S105中，按照如下方式计算各个试题的当前适配程度：S501.根据所述当前优先学习知识点、所述目标能力值、所述知识点基本数据、所述用户当前学习数据和对应试题的试题基本数据，分别计算对应试题的如下指标：试题内目标外知识点数量与试题内知识点数量的比值F1、试题内知识点拓扑序跨度与库内知识点数量的比值F2、用户未掌握试题内知识点数量与试题内知识点数量的比值F3、用户未掌握试题内知识点拓扑序最后验位置与库内知识点数量的比值F4、试题内目标外解答步骤权重与试题内解答步骤权重的比值F5和/或用户错在目标外知识点的概率比值F6；S502.将在步骤S501中得到的所有指标拼接为一个列向量；S503.将列向量与对应最适配试题的理想列向量相减，得到误差向量，其中，所述理想列向量为0向量或根据教学经验预先设定；S504.将误差向量的二范数作为对应试题的当前适配程度。优化的，在所述步骤S107之前，还包括如下步骤：S700.若首次获取的作答结果与对应所述优先教学试题的标准答案不一致，则将所述优先教学试题的题目内容和考点提示发送至人机交互界面，并通过人机交互，再次获取用户的作答结果，其中，所述考点提示预先存储在所述优先教学试题的试题基本数据中。优化的，在所述步骤S108中，按照如下方式定位用户本次作答的预估出错解答步骤：S801.针对所述优先教学试题的每个解答步骤，根据所述用户当前学习数据和所述试题基本数据，计算得到相应的单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通过人机交互实现个性化教学的方法，其特征在于，包括如下步骤：S100.在数据库中预先存储知识点基本数据、用户当前学习数据和若干作答试题的试题基本数据，其中，所述知识点基本数据包含若干学习范围、对应各个学习范围的知识点和用于表达所有知识点先后验关系的第一拓扑序，所述用户当前学习数据包含用户已学知识点集合、用户已做试题集合和用户在各个知识点的当前能力值，所述试题基本数据包含题目内容、具有至少两个解答步骤的标准答案、对应至少一个解答步骤的解题技巧、用于表达所有解答步骤先后验关系的第二拓扑序以及对应每个解答步骤的知识点、知识点难度值和知识点区分度值；S101.通过人机交互，获取用户的目标学习范围和目标能力值；S102.根据学习范围与知识点的对应关系，得到与所述目标学习范围对应的目标学习知识点集合；S103.根据所述第一拓扑序和所述用户当前学习数据，调整所述目标学习知识点集合；S104.在所述目标学习知识点集合中剔除用户当前能力值超过目标能力值的知识点，若所述目标学习知识点集合中的元素为零，则执行步骤S113，否则从所述目标学习知识点集合中选择位于所述第一拓扑序中最先验位置的目标学习知识点作为当前优先学习知识点；S105.针对所述当前优先学习知识点，根据所述知识点基本数据、所述用户当前学习数据和所有作答试题的试题基本数据，计算各个试题的当前适配程度，将当前适配程度最高的试题作为优先教学试题；S106.将所述优先教学试题的题目内容发送至人机交互界面，并通过人机交互，获取用户的作答结果；S107.若所述作答结果与对应所述优先教学试题的标准答案不一致，则判定答题错误，执行步骤S108，否则判定答题正确，执行步骤是112；S108.根据所述用户当前学习数据和所述优先教学试题的试题基本数据，定位用户本次作答的预估出错解答步骤；S109.在人机交互界面输出显示所述预估出错解答步骤和按所述第二拓扑序顺序位于所述预估出错解答步骤之前的且未标记人机交互结果的所有先验解答步骤，然后通过人机交互，标记所显示解答步骤的人机交互结果，其中，所述人机交互结果是指标记对应显示解答步骤为有疑问或无疑问；S110.针对新标记为有疑问的显示解答步骤/或针对包含该显示解答步骤的解题技巧，应用预存在数据库中的对应讲解材料进行讲解；S111.在所述优先教学试题的所有解答步骤中，若仍存在未标记人机交互结果的解答步骤，则返回执行步骤S108～S111；S112.根据用户本次作答的正确作答结果或在步骤S109～110中产生的人机交互记录，更新所述用户当前学习数据，然后返回执行步骤S104～S112；S113.结束本次学习，向人机交互界面输出学习完结信息，其中，所述学习完结信息包含用户在目标学习范围中各个知识点的当前能力值提升量。...

【技术特征摘要】
1.一种通过人机交互实现个性化教学的方法，其特征在于，包括如下步骤：S100.在数据库中预先存储知识点基本数据、用户当前学习数据和若干作答试题的试题基本数据，其中，所述知识点基本数据包含若干学习范围、对应各个学习范围的知识点和用于表达所有知识点先后验关系的第一拓扑序，所述用户当前学习数据包含用户已学知识点集合、用户已做试题集合和用户在各个知识点的当前能力值，所述试题基本数据包含题目内容、具有至少两个解答步骤的标准答案、对应至少一个解答步骤的解题技巧、用于表达所有解答步骤先后验关系的第二拓扑序以及对应每个解答步骤的知识点、知识点难度值和知识点区分度值；S101.通过人机交互，获取用户的目标学习范围和目标能力值；S102.根据学习范围与知识点的对应关系，得到与所述目标学习范围对应的目标学习知识点集合；S103.根据所述第一拓扑序和所述用户当前学习数据，调整所述目标学习知识点集合；S104.在所述目标学习知识点集合中剔除用户当前能力值超过目标能力值的知识点，若所述目标学习知识点集合中的元素为零，则执行步骤S113，否则从所述目标学习知识点集合中选择位于所述第一拓扑序中最先验位置的目标学习知识点作为当前优先学习知识点；S105.针对所述当前优先学习知识点，根据所述知识点基本数据、所述用户当前学习数据和所有作答试题的试题基本数据，计算各个试题的当前适配程度，将当前适配程度最高的试题作为优先教学试题；S106.将所述优先教学试题的题目内容发送至人机交互界面，并通过人机交互，获取用户的作答结果；S107.若所述作答结果与对应所述优先教学试题的标准答案不一致，则判定答题错误，执行步骤S108，否则判定答题正确，执行步骤是112；S108.根据所述用户当前学习数据和所述优先教学试题的试题基本数据，定位用户本次作答的预估出错解答步骤；S109.在人机交互界面输出显示所述预估出错解答步骤和按所述第二拓扑序顺序位于所述预估出错解答步骤之前的且未标记人机交互结果的所有先验解答步骤，然后通过人机交互，标记所显示解答步骤的人机交互结果，其中，所述人机交互结果是指标记对应显示解答步骤为有疑问或无疑问；S110.针对新标记为有疑问的显示解答步骤/或针对包含该显示解答步骤的解题技巧，应用预存在数据库中的对应讲解材料进行讲解；S111.在所述优先教学试题的所有解答步骤中，若仍存在未标记人机交互结果的解答步骤，则返回执行步骤S108～S111；S112.根据用户本次作答的正确作答结果或在步骤S109～110中产生的人机交互记录，更新所述用户当前学习数据，然后返回执行步骤S104～S112；S113.结束本次学习，向人机交互界面输出学习完结信息，其中，所述学习完结信息包含用户在目标学习范围中各个知识点的当前能力值提升量。2.如权利要求1所述的一种通过人机交互实现个性化教学的方法，其特征在于，在所述步骤S103中，按照如下由步骤S301～S302所描述的方式和/或由步骤S303～S304所描述的方式调整所述目标学习知识点集合：S301.针对所述目标学习知识点集合中的各个知识点，按照所述第一拓扑序顺序查找位于该知识点之前且间隔个数不大于预设距离值的所有先验知识点；S302.针对各个先验知识点，若用户在该先验知识点的当前能力值低于所述目标能力值，则将该先验知识点添加到所述目标学习知识点集合中；S303.针对所述目标学习知识点集合中的各个知识点，按照所述第一拓扑序顺序查找位于该知识点之前且间隔个数大于预设距离值的所有先验知识点和位于该知识点之后的后验知识点；S304.针对各个后验知识点，若用户在该后验知识点的当前能力值低于所述目标能力值，则将该后验知识点推送至人机交互界面，若通过人机交互，确认要学习该后验知识点，则将该后验知识点添加到所述目标学习知识点集合中。3.如权利要求1所述的一种通过人机交互实现个性化教学的方法，其特征在于，在所述步骤S105中，按照如下方式计算各个试题的当前适配程度：S501.根据所述当前优先学习知识点、所述目标能力值、所述知识点基本数据、所述用户当前学习数据和对应试题的试题基本数据，分别计算对应试题的如下指标：试题内目标外知识点数量与试题内知识点数量的比值F1、试题内知识点拓扑序跨度与库内知识点数量的比值F2、用户未掌握试题内知识点数量与试题内知识点数量的比值F3、用户未掌握试题内知识点拓扑序最后验位置与库内知识点数量的比值F4、试题内目标外解答步骤权重与试题内解答步骤权重的比值F5和/或用户错在目标外知识点的概率比值F6；S502.将在步骤S501中得到的所有指标拼接为一个列向量；S503.将列向量与对应最适配试题的理想列向量相减，得到误差向量，其中，所述理想列向量为0向量或根据教学经验预先设定；S504.将误差向量的二范数作为对应试题的当前适配程度。4.如权利要求1所述的一种通过人机交互实现个性化教学的方法，其特征在于，在所述步骤S107之前，还包括如下步骤：S700.若首次获取的作答结果与对应所述优先教学试题的标准答案不一致，则将所述优先教学试题的题目内容和考点提示发送至人机交互界面，并通过人机交互，再次获取用户的作答结果，其中，所述考点提示预先存储在所述优先教学试题的试题基本数据中。5.如权利要求1所述的一种通过人机交互实现个性化教学的方法，其特征在于，在所述步骤S108中，按照如下方式定位用户本次作答的预估出错解答步骤：S801.针对所述优先教学试题的每...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙一乔，
申请(专利权)人：北京希子教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11