【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的智能教育方法及系统
本专利技术涉及智能教育领域，尤其涉及一种基于云计算的智能教育方法及系统。
技术介绍
在线教育顾名思义，是以网络为介质的教学方式，通过网络，学员与教师即使相隔万里也可以开展教学活动；此外，借助网络课件，学员还可以随时随地进行学习，真正打破了时间和空间的限制。但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：现有技术中为用户匹配在线教育课程的针对性不强，个性化程度低，对于时间的规划率较低，导致学习效率差的技术问题。
技术实现思路
本申请实施例通过提供一种基于云计算的智能教育方法及系统，解决了现有技术中为用户匹配在线教育课程的针对性不强，个性化程度低，对于时间的规划率较低，导致学习效率差的技术问题，达到结合用户属性与需求，为用户提供个性化教育服务，针对性强，以便达到预期学习效果，进而提升用户体验感的技术效果。鉴于上述问题，提出了本申请实施例提供一种基于云计算的智能教育方法及系统。第一方面，...
【技术保护点】
1.一种基于云计算的智能教育方法，其中，所述方法包括：/n获得第一用户的第一基本属性信息；/n获得所述第一用户的第一需求信息；/n将所述第一基本属性信息与所述第一需求信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一基本属性信息、所述第一需求信息、用来标识课程等级的标识信息；/n获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一课程等级信息；/n根据所述第一课程等级信息获得第一课时信息；/n获得所述第一用户的时间规划信息；/n判断所述第一用户的时间规划信息与所述第一课时信息的匹配度是否满足第一预设条件；/...
【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的智能教育方法，其中，所述方法包括：
获得第一用户的第一基本属性信息；
获得所述第一用户的第一需求信息；
将所述第一基本属性信息与所述第一需求信息输入训练模型，其中，所述训练模型通过多组训练数据训练获得，所述多组中的训练数据中的每一组训练数据均包括：所述第一基本属性信息、所述第一需求信息、用来标识课程等级的标识信息；
获得所述训练模型的输出信息，其中，所述输出信息包括第一课程等级信息；
根据所述第一课程等级信息获得第一课时信息；
获得所述第一用户的时间规划信息；
判断所述第一用户的时间规划信息与所述第一课时信息的匹配度是否满足第一预设条件；
当所述第一用户的时间规划信息与所述第一课时信息的匹配度满足第一预设条件时，获得第一推荐课程。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述用来标识课程等级的标识信息，包括：
获得第一课程的第一难度系数；
判断所述第一课程的第一难度系数是否超过第一预设阈值；
当所述第一课程的第一难度系数超过第一预设阈值时，获得所述第一课程的第一知识体系信息；
将所述第一课程的第一难度系数与所述第一课程的第一知识体系进行匹配，获得用来标识课程等级的标识信息。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述将所述第一课程的第一难度系数与所述第一课程的第一知识体系进行匹配，获得用来标识课程等级的标识信息，包括：
根据所述第一课程的第一难度系数，获得所述第一课程的一级难度系数和二级难度系数，其中，所述一级难度系数比所述二级难度系数的难度大；
根据所述第一课程的第一知识体系，获得所述第一课程的基础段知识体系和冲刺段知识体系；
将所述第一课程的一级难度系数与所述第一课程的基础段知识体系进行匹配，获得初级课程等级信息；
将所述第一课程的二级难度系数与所述第一课程的冲刺段知识体系进行匹配，获得高阶课程等级信息；
根据所述初级课程等级信息和所述高阶课程等级信息，获得用来标识课程等级的标识信息。
4.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：
根据所述一级难度系数和所述二级难度系数，获得所述第一课程的三级难度系数，其中，所述三级难度系数为所述一级难度系数和所述二级难度系数的中间值难度系数；
根据所述基础段知识体系和所述冲刺段知识体系，获得所述第一课程的强化段知识体系，其中，所述强化段知识体系为所述基础段知识体系和所述冲刺段知识体系的中间段知识体系；
将所述第一课程的三级难度系数与所述第一课程的强化段知识体系匹配，获得中级课程等级信息，将所述中级课程等级信息加入所述用来标识课程等级的标识信息。
5.如权利要求1所述的方法，其中，所述获得所述第一用户的第一需求信息，包括：
获得所述第一用户的第一语音信息或第一文字信息；
根据所述第一语音信息或所述第一文字信息，获得第一关键词信息；
根据所述第一关键词信息，获得所述第一用户的第一需求信息。
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