【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法及系统
本专利技术涉及智能教育
，特别是一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法及其应用该方法的系统。
技术介绍
线上教育即e-Learning，或称远程教育、在线学习，通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习的方法。在信息化爆发式发展的趋势下，线上教育越来越凸显出优势：1、线上教育可以突破时间和空间的限制，提升了学习效率；2、线上教育可以跨越因地域等方面造成的教育资源不平等分配，使教育资源共享化，降低了学习的门槛。基于线上教育的特点和优势，网络学校受到越来越多人的认可，各类新兴的网校、线上教育平台、教学APP也不断涌现。但是，传统的线上教育，中国线上教育的模式依然只是停留在"一头热"阶段：单纯地把线下学习模式下的课表、教材搬上互联网，对所有的学习者进行毫无差异性的单向填鸭式教学。并且，现有的线上教育自适应学习主要是通过对导入的手工构建的知识图谱(知识点)进行固定学习流程的设计，其获取用户学习反馈的唯一渠道是练习做题，根据做题结果来分析需要强化的知识点，然后针对该需要强化的知识点推送相应的强化题目。采用上述推...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法，其特征在于，包括以下步骤：a.根据教材信息中的实体以及实体之间的关系进行构建知识图谱；b.根据所述知识图谱对所述教材信息进行自动标注，得到实体标签信息；c.获取用户的学习行为信息和/或学习反馈信息；d.根据所述学习行为信息和/或学习反馈信息得到当前学习对象所对应的教材信息，并将该对应的教材信息所标注的实体标签信息作为待分析标签信息；e.根据所述学习行为信息或其待分析标签信息进行学习偏好的分析，和/或，根据所述学习反馈信息或其待分析标签信息进行学习掌握程度的分析；f.根据所述学习偏好和/或所述学习掌握程度进行教材信息的个性化推送。
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法，其特征在于，包括以下步骤：a.根据教材信息中的实体以及实体之间的关系进行构建知识图谱；b.根据所述知识图谱对所述教材信息进行自动标注，得到实体标签信息；c.获取用户的学习行为信息和/或学习反馈信息；d.根据所述学习行为信息和/或学习反馈信息得到当前学习对象所对应的教材信息，并将该对应的教材信息所标注的实体标签信息作为待分析标签信息；e.根据所述学习行为信息或其待分析标签信息进行学习偏好的分析，和/或，根据所述学习反馈信息或其待分析标签信息进行学习掌握程度的分析；f.根据所述学习偏好和/或所述学习掌握程度进行教材信息的个性化推送。2.根据权利要1所述的一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法，其特征在于：所述的步骤a中，是通过对所述教材信息进行数据结构化处理，并根据得到的结构化数据进行构建知识图谱；其中，所述教材信息的形式包括以下任一种或者两种以上的结合：文档教材、图像教材、视频教材、音频教材、教材习题。3.根据权利要求2所述的一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法，其特征在于：所述对所述教材信息进行数据结构化处理，进一步包括以下步骤：信息抽取：根据RDF框架对所述教材信息进行实体抽取、关系抽取、属性抽取，得到所述教材信息的章节内容、章节知识点、知识点关联的问答信息；信息融合：通过自然语义解析技术引入第三方知识库对抽取的实体进行共指解析和实体消歧，得到初步RDF数据；质量评估：通过机器评估和/或专家人工评估的方法对所述RDF数据进行监督和调试，得到清洁的结构化的RDF数据。4.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法，其特征在于：所述的步骤b中，所述实体标签信息包括以下任一项或者两项以上的表现形式的RDF三元组内容标签：行为数据内容、实体文本标注的形式表示、RDF三元组向量化表示、一阶逻辑表示。5.根据权利要求1所述的一种基于知识图谱的线上教育个性化推送方法，其特征在于：所述的步骤c中，所述学习行为信息包括以下任一项或者两项以上的结合：用户的访问内容、用户的访问时间、用户的提问内容、用户的评论...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘源，
申请(专利权)人：厦门无常师教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35
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