一种学习同伴推荐系统及方法技术方案

本发明专利技术提出一种学习同伴推荐系统及方法，系统包括智能终端、服务器；所述智能终端用于在线学习交互，服务器中运行在线学习同伴发现系统，包括信息标注模块、学习交互与数据采集模块、知识状态和知识结构表征计算模块和相似度计算与学习同伴推荐模块。本发明专利技术适用于一般的在线学习平台，可以动态地表征学习者在线学习过程中的知识状态和知识结构，并据此获得在知识状态和知识结构两个维度上水平最为相似的学习同伴。

【技术实现步骤摘要】
一种学习同伴推荐系统及方法
本专利技术属于在线学习资源推荐领域，具体地说，是一种学习同伴推荐系统及方法，该系统利用采集的在线学习交互过程数据，动态表征学习者在线学习过程中的知识状态和知识结构，并据此获得在知识状态和知识结构两个维度上水平最为相似的学习同伴，应用于大规模在线课程学习。
技术介绍
随着Web信息的爆炸式增长，从Web上快速获取真正有用且满足精准个性需求的信息变得越来越困难。一种可行的解决方式就是进行资源的个性化推荐，通过挖掘用户的个性需求，进而主动从海量的信息资源中寻找适切的资源服务，并以合适的方式呈现给用户。推荐系统通常将用户模型中兴趣需求信息和推荐对象模型中的特征信息进行匹配，同时借助相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后呈现给用户(许海玲,吴潇,李晓东,阎保平.互联网推荐系统比较研究[J].软件学报,2009,02:350-362.)。目前个性化资源推荐已在多个领域得到了较广泛的应用，包括电子商务网站、门户网站、专业服务资讯、图书情报网站、社交网站、在线学习系统等。在线学习系统领域，个性化推荐系本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学习同伴推荐系统，其特征在于：所述系统包括信息标注模块、学习交互与数据采集模块、知识状态和知识结构表征计算模块和相似度计算与学习同伴推荐模块，其中：/n信息标注模块，用于建立学科知识图谱中学科知识点与学习活动、学习内容、练习测试之间的关联关系、关联权重，设置学科知识点在学习活动、学习内容、练习测试中所要求的目标层级；/n学习交互与数据采集模块，用于将学习交互所产生的行为记录存保存在学习过程交互数据记录库中，所述学习交互包括参与学习活动、作答练习测试和操作学习内容；/n知识状态和知识结构计算表征模块，用于计算学习者在学科知识点上的得分，比较该得分与评价方案中评价项目设置的及格分数，获得学...

【技术特征摘要】
1.一种学习同伴推荐系统，其特征在于：所述系统包括信息标注模块、学习交互与数据采集模块、知识状态和知识结构表征计算模块和相似度计算与学习同伴推荐模块，其中：
信息标注模块，用于建立学科知识图谱中学科知识点与学习活动、学习内容、练习测试之间的关联关系、关联权重，设置学科知识点在学习活动、学习内容、练习测试中所要求的目标层级；
学习交互与数据采集模块，用于将学习交互所产生的行为记录存保存在学习过程交互数据记录库中，所述学习交互包括参与学习活动、作答练习测试和操作学习内容；
知识状态和知识结构计算表征模块，用于计算学习者在学科知识点上的得分，比较该得分与评价方案中评价项目设置的及格分数，获得学习者在该学科知识点上的知识状态；根据课程单元在整个在线课程中的权重、学习活动在课程单元中的权重、学科知识点在学习活动中的权重，分别计算两个学科知识点之间的关联权值，从而判定两个学科知识点之间是否存在关联，如果存在关联，则继续利用课程单元在在线课程中的权重、学习者在学习活动中的得分、学科知识点在学习活动中的权重，计算学习者对两个学科知识点之间关联结构的理解程度权值，获得学习者关于关联的学科知识点的知识结构；
相似度计算与学习同伴推荐模块，用于以在线课程所涉及的学科知识点为顶点、以学科知识点之间存在的关联关系为边构建学习者的学习状态图，并将学习者的知识状态和知识结构映射为学习者的学习状态图中顶点和边的状态信息，计算学习状态图之间相似度，相似度高的为推荐的学习同伴。


2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信息标注模块中，所述目标层级按照修订版布鲁姆关于认知领域的教育目标分类理论中规定的记忆、理解、应用、分析、评价和创造六个层级进行设定。


3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述学习交互与数据采集模块中，所述操作学习内容包括浏览学习内容、编辑学习内容、批注学习内容、订阅学习内容、分享学习内容、收藏学习内容、下载学习内容、上传学习内容、评论学习内容九种类型。


4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，在所述知识状态和知识结构计算表征模块中，计算学习者在学科知识点上的得分的方法为：
(1)设置课程单元在在线课程中所占的权重、学习活动在课程单元中所占的权重，设置课程单元中参与学习活动、作答练习测试、操作学习内容三类评价项目在评价方案中所占的权重以及要求学习者获得的百分制及格分数；
(2)利用学科知识点与学习活动、练习测试、学习内容之间的关联权重及所要求的目标层级，通过累积加权的方式计算学习者在学科知识点上的得分。


5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述知识状态为已掌握和未掌握两种状态，学科知识点的知识结构为已建立关联和未建立关联。


6.一种学习同伴推荐方法，其特征在于，包括步骤：
步骤(1)建立学科知识图谱中学科知识点与学习活动、学习内容、练习测试之间的关联关系，设置学科知识点在学习活动、学习内容、练习测试中所占的关联权重，设置学科知识点在学习活动、学习内容、练习测试中所要求的目标层级；
步骤(2)学生进行在线课程学习，在线课程学习包括参与学习活动、作答练习测试、操作学习内容，学习所产生的行为记录保存在学习过程交互数据记录库中；
步骤(3)设置课程单元在在线课程中所占的权重、学习活动在课程单元中所占的权重，设置课程单元中参与学习活动、作答练习测试、操作学习内容三类评价项目在评价方案中所占的权重以及要求学习者获得的百分制及格分数；
步骤(4)根据学习过程交互数据记录模块中存储的数据记录自动为学习者的作答练习测试、操作学习内容两类评价项目进行评分；由学习同伴和在线课程教师共同为学习者的参与学习活动评价项目进行评分；通过累积加权的方式计算学习者在学科知识点上的最终得分；
步骤(5)利用课程单元在在线课程中的权重ωui、学习活动在课程单元中的权重ωaui、学科知识点在学习活动中的权重ωkai，分别计算两...

【专利技术属性】
技术研发人员：万海鹏，余胜泉，王琦，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11