通过人工智能制定学习计划的系统和方法技术方案

本发明专利技术揭示通过人工智能制定学习计划的系统和方法,计算系统对用户进行评估测试以确定评估测试结果。基于多个参数由人工智能AI引擎对评估测试结果进行分析以确定分析结果。基于分析结果由AI引擎从存储器中选择至少一个教学材料和/或和至少一个考试材料。基于分析结果，由AI引擎提供至少一个学习建议。通过AI引擎将至少一个教学材料和/或至少一个考试材料、至少一个学习建议与用户信息互相关联。为用户制定一个学习计划。

The system and method of making learning plan through artificial intelligence

【技术实现步骤摘要】
通过人工智能制定学习计划的系统和方法
本专利技术涉及教育学习领域，具体属于一种通过人工智能制定学习计划的系统和方法。
技术介绍
传统的面授教育，需由一位老师同时教导多位学习者，老师难以同时掌握及兼顾所有学习者的学习进度，如有个别学习者的能力领先或落后于其他学习者，老师仍然只可以按一般速度继续教授，无法针对性地为领先的学习者提供更有效率的学习规划、更深入的内容及指导，同时亦无法逐一针对性地为落后的学习者，提供较初级程度的内容、复习或反复指导。传统的教育系统只会以分类形式提供大量的课程教学材料、试题、供学习者自行选取，或者根据学习者的咨询问题，提供有限的人工指导及建议。但是学习者是因为不熟悉所需学习的课程内容才需要学习，难以主动自行按自己的程度选取适合难度的教学材料，亦无对课程相关的认知去自行判断自己的学习程度，并提出适当的咨询问题。适应性学习或适应性教学，是一种教育方法，它使用计算器算法协调与学习者的交互，并提供定制资源和学习活动，以满足每个学习者的独特需求。而适应性学习或适应性教学系统一种基于计算器和/或在线的教育系统，它根据学生的表现修改材料的表达方式。同类最佳的系统可捕获数据，并使用学习分析来实现内容剪裁。但是目前并未有系统能够真正全面实现这理想的教育方法，最近乎可做到的只是在单一的试卷上进行，即是考生在答对或答错一条或一些题目后，系统会排列出更深或更易的考题供考生作答。而在教学材料应用上，则只是做到当一位读者看完一本书后，系统平台会建议一些相类近的书目，而并没有不同程度上的建议。原因是没有为不同的教学材料以学习单元或概念标签程度和其他合适性指标，也没有足够的教学材料作出这个安排，更没有收集及利用学生学习行为表现的大数据进行分析而判断教学材料的相对深浅的程度，当然没可能使用人工智能机器学习而建议学习者适切的学习内容。本专利技术试图通过提供一种通过人工智能制定学习计划的系统和方法来减轻或至少减轻上述缺点。
技术实现思路
本专利技术揭示制定学习计划方法,对用户进行评估测试以确定评估测试结果。基于多个参数由人工智能AI引擎对评估测试结果进行分析以确定分析结果。基于分析结果由AI引擎从存储器中选择至少一个教学材料和/或至少一个考试材料。基于分析结果，由AI引擎提供至少一个学习建议。通过AI引擎将至少一个教学材料和/或至少一个考试材料，至少一个学习建议与用户信息互相关联。为用户制定一个学习计划。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1示出了根据本专利技术的一个实施例的结构示意图。图2示出了根据本专利技术的一个实施例的用于如果用户属于第一用户组则制定用户的学习计划的流程图。图3示出了根据本专利技术的一个实施例的图2中描绘的过程的子过程的流程图。图4示出了根据本专利技术的一个实施例制定或修改教育资料和/或考试材料的流程图。图5示出了根据本专利技术的一个实施例的计算系统的框图。具体实施方式下文结合附图对本专利技术实施例的一种通过人工智能制定学习计划的系统和方法做详细说明。以下说明仅提供优选的示例性实施例并且并不意指限制本专利技术的范围，实用性或配置。实际上，优选的示例性实施例的以下说明将为本领域技术人员提供实施本专利技术的优选示例性实施例的有利描述。应理解，在不脱离如在所附权利要求书中阐述的本专利技术的精神和范围的情况下，可以对组件的功能和布置进行各种改变。在以下描述中给出特定细节以提供对实施例的透彻理解。然而，本领域的技术人员应理解，可以在没有这些具体细节的情况下实践所述实施例。例如，可以在框图中示出电路以免以下不必要的细节混合实施例。在其它情况下，可以在没有不必要的细节的情况下示出熟知的电路，过程，算法，结构以及技术以避免混淆实施例。同样，应注意，实施例可以描述为过程，过程描绘为流程图，流程图表，数据流图，结构图或框图。尽管流程图可以将操作描述为顺序过程，但是许多操作可以并行或同时执行。另外，可以重新布置操作的次序。过程在其操作完成时终止，但是可以具有不包含在图中的额外步骤。过程可以对应于方法，函数，程序，子例程，子程序等。对应于函数时，过程的终止对应于函数返回到调用函数或主函数。图1示出了根据本专利技术的一个实施例系统100包括服务提供者，学习资源提供者和用户。服务提供者具有服务提供者设备120以向多个用户提供服务。服务提供者设备120可以是伺服器或任何计算系统。用户具有用户设备以有线或无线方式与服务提供者设备120进行通信。例如，用户设备160A，160B，160C和160D可以是手提电脑，智能电话，台式电脑，平板电脑或任何计算设备。用户可能包括学生，教育机构，教师，学生家长，政府机关和教育部门。学生可能属于第一组用户。教育机构，教师，学生家长，政府机构或教育部门可能属于第二组用户。学习资源提供者俱有学习资源提供者设备以有线或无线方式与服务提供者设备120进行通信。例如，学习资源提供者设备140A可以是台式电脑，并且学习资源提供者设备140B可以是平板电脑。学习资源提供者可能包括出版人或作者。为了进行认证，每个用户都有一个登录信息或一个登录设备。登录信息可以包括登录名和登录密码。每个用户都有唯一的登录信息。基于登录信息，服务提供者设备120能够确定用户的身份。例如，用户操作用户设备160A以经由网页浏览器进入由服务提供者提供的用户界面。用户是一名学生。用户需要输入登录名和登录密码。在认证成功后，允许用户进入用户界面。基于登录信息，服务提供者设备120能够确定用户身份是学生。同样，为了进行认证，每个学习资源提供者都提供有登录信息或登录设备。每个学习资源提供者都有唯一的登录信息。基于登录信息，服务提供者设备120能够确定学习资源提供者的身份。登录信息可以包括登录名和登录密码。例如，学习资源提供者使用学习资源提供者设备140A来经由网页浏览器进入由服务提供者提供的用户界面。学习资源提供者需要输入登录名和登录密码。学习资源提供者在认证成功后,允许进入用户界面。图2示出了根据本专利技术的一个实施例的用于如果用户属于第一用户组则制定用户的学习计划的流程图。学习计划可能涵盖一个或多个科目。学习计划可以包括为用户教学材料和/或供用户做的考试材料。教学材料和考试材料存储在数据库中。数据库包含大量数据供人工智能引擎进行分析。教学材料可以包括多个学习单元。这些学习单元可能基于主题，难度等级或任何其他事项。学习单元可能包括从教科书，印刷品，出版物，工作簿，书籍，参考书，杂志或任何教育材料中获得的材料。考试材料还可以包括多个学习单元。多个学习单元中的每一个可以包括可以从过去的试卷获得或由学习资源提供者开发的多个相应的试题。服务提供者设备120执行过程200以为用户制定学习计划。在步骤201，服务提供者设备120从用户设备160A接收经由网站或应用进入用户界面的请求。在步骤202，服务提供者设备120允许用户输入他/她的登录名和登录密码进行验证。在认证成功后，允许用户进入用户界面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，包括：/n在具有存储器并且可与人工智能(AI)引擎连接的计算系统：/n接收来自用户的请求；/n允许所述用户在认证成功时进入用户界面；/n基于用户的身份确定所述用户是属于第一用户组还是第二用户组；/n当所述用户属于所述第一组用户时：/n从所述存储器中检索所述用户的用户信息；/n确定所述用户的学习计划是否存储在所述存储器中；/n当所述用户的学习计划未存储在所述存储器中时：/n确定是否通过所述AI引擎制定所述用户的学习计划；/n当确定通过所述AI引擎制定所述用户的所述学习计划时:/n对所述用户进行评估测试以确定评估测试结果；/n基于多个参数由所述AI引擎对所述评估测试结果进行一个或多个分析以确定分析结果；/n基于所述分析结果由所述AI引擎从存储器中选择至少一个教学材料和/或至少一个考试材料；/n基于所述分析结果，由所述AI引擎提供至少一个学习建议；/n通过所述AI引擎将所述至少一个教学材料和/或所述至少一个考试材料、所述至少一个学习建议与所述用户信息互相关联；/n为所述用户制定学习计划；/n将所述学习计划存储在所述存储器中；/n其中所述学习计划包括所述用户信息，所述至少一个学习建议，所述至少一个教学材料和/或所述至少一个考试材料；/n其中所述分析包括学习行为分析，以往评分成绩分析和单元分析；/n其中所述AI引擎由至少一种训练方法训练。/n...

【技术特征摘要】
20180809 HK 18110253.11.一种通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，包括：
在具有存储器并且可与人工智能(AI)引擎连接的计算系统：
接收来自用户的请求；
允许所述用户在认证成功时进入用户界面；
基于用户的身份确定所述用户是属于第一用户组还是第二用户组；
当所述用户属于所述第一组用户时：
从所述存储器中检索所述用户的用户信息；
确定所述用户的学习计划是否存储在所述存储器中；
当所述用户的学习计划未存储在所述存储器中时：
确定是否通过所述AI引擎制定所述用户的学习计划；
当确定通过所述AI引擎制定所述用户的所述学习计划时:
对所述用户进行评估测试以确定评估测试结果；
基于多个参数由所述AI引擎对所述评估测试结果进行一个或多个分析以确定分析结果；
基于所述分析结果由所述AI引擎从存储器中选择至少一个教学材料和/或至少一个考试材料；
基于所述分析结果，由所述AI引擎提供至少一个学习建议；
通过所述AI引擎将所述至少一个教学材料和/或所述至少一个考试材料、所述至少一个学习建议与所述用户信息互相关联；
为所述用户制定学习计划；
将所述学习计划存储在所述存储器中；
其中所述学习计划包括所述用户信息，所述至少一个学习建议，所述至少一个教学材料和/或所述至少一个考试材料；
其中所述分析包括学习行为分析，以往评分成绩分析和单元分析；
其中所述AI引擎由至少一种训练方法训练。


2.如权利要求1所述的通过人工智能制定学习计划的方法，其特征在于，进一步包括:

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翱洋，
申请(专利权)人：陈继宇，陈翱洋，
类型：发明
国别省市：中国香港;81