教学练习装置的学习效果智能控制方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种教学练习装置的学习效果智能控制方法，由界面、模型集合、比较单元、结果集合、样本集合和记录集合组成。学习者通过界面应答样本集合的问题，应答结果与相应的答案元比较，得到结果集合。结果集合通过某种控制规律对模型集合构成进行控制。界面、比较单元、结果集合、模型集合和样本集合构成闭合回路。本发明专利技术将各种教学练习装置中题库和教材库有机结合，练习者答题后针对答题错误自动的与教材库配合进行再复习，教学效果理想。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于一种教学练习装置中的软件系统，具体地说是一种学习者通过界面应答样本集合的问题，应答结果与相应的答案元比较，得到结果集合。结果集合通过某种控制规律对模型集合构成进行控制的学习效果智能控制方法。
技术介绍
教学练习装置的硬件系统一般通用数字电子系统实现。该数字电子系统包括由键盘、屏幕上的图形界面、鼠标、手写板等组成的文字、图象、声音、信号的输入和输出系统和程序存储、执行功能。该数字电子系统也可是包括远程通信的网络式的广义数字电子系统。目前各种教学练习装置中题库和教材库是各自独立的，练习者答题后不能针对答题错误自动的与教材库配合进行再复习，因而教学练习效果不理想。
技术实现思路
本专利技术目的是公开一种，由界面、模型集合、比较单元、结果集合、样本集合和记录集合组成。其智能控制方法为具有一定意义的问题点，如一道习题、一个填空、一页文字、一个语段、一段音乐、一张图片和一个要求等称为问题元，和对应的阐述知识要点的知识元及指示性的答案元。问题元以某种排列组成问题集合，及对应的知识集合和答案集合；它们构成了模型集合。一个模型元由一个问题元及对应的知识元和答案元组成。当一个知识点有错时，说明类似的知识点也可能有误，或应把相关知识点都给以练习。为了描述模型集合中模型元的相关程度，引入相关元和分级的概念。相关元的概念内容相互关联、具有相似之处，可分级。不同级的相关元相关程度不同。存在与某模型元最相关的相关集合。在给定范围的模型集合中提取供学习用的一定量的模型元构成样本集合。界面学习者与方法实现器之间的信息交换媒介；包括文字、图象、声音的输入和输出，以实现人机系统的必要信息传输。人的知识和能力可看成头脑中知识集合的映射或建立。它是可以经学习提高其总量和准确率的，因而可称为学习集合，其中的元素可称为学习元。针对给定模型集合或样本集合的学习集合的建立、拓展和准确化的过程是一种特定的学习过程和训练过程。从样本集合任选或依某种规律选择一或数个模型元，学习者回答模型元的问题元后的结果与问题元对应的答案元进行比较，给出对错结果。对错结果组成结果集合，并按某种规律控制模型集合的构成。或按某种规律给出对应的知识元加以说明，以教正学习者。可设记录集合记录正误/误差情况。本专利技术控制流程为启动后对系统进行初始化。然后从界面输入有关的设定信息，如是否显示以前的记录、是否在练习的模型集合中包括以前掌握的模型元、是采用自动方式产生样本还是按设定信息产生样本、是否显示错误元对应的知识元，等等。判断是否显示以前的记录，是则显示以前的记录后继续，否则继续。再判断是否在练习的模型集合中包括以前掌握的模型元，否则去掉模型集合中包括以前掌握的模型元后继续，是则继续。再判断是采用自动方式产生样本还是按设定信息产生样本。分别处理后，在界面显示样本，通过界面接收应答信息，将应答信息和样本元的答案元比较，比较结果经界面输出显示并存入结果集合。再判断是否显示错误元对应的知识元，是则显示后继续，否则继续。然后结果存入记录集合，取正确元对应的相关元，以去掉模型集合的正确元对应的相关元。再判断模型集合是否为零，不为零可返回继续练习，为零则继续往下运行。再判断是否显示记录集合，是则显示后结束练习，否则结束练习。附图说明图1为本专利技术原理框图；图2为本专利技术控制原理图。具体实施例方式基本原理学习者通过界面应答样本集合的问题，应答结果与相应的答案元比较，得到结果集合。结果集合通过某种控制规律对模型集合构成进行控制。界面、比较单元、结果集合、模型集合和样本集合构成闭合回路。结果集合对模型集合的控制规律当学习者对知识要点掌握比较好时，误差集合小；不太好时，误差集合大。误差集合反映了学习者对知识要点掌握的情况。结果对的，说明已经掌握；错的，还没有掌握。本专利技术的根本特点是用这个结果来控制模型集合，误差元多，保留的模型元多，误差元少，去掉的模型元多，重点保留与答错的模型元有关的模型元，以重点练习易错点、提高学习和练习的效率。随着错误元的减少，模型集合变小；最终，模型集合变为零。错误元承担反馈状态的维系，正确元承担模型集的选择和排除。误差集合对模型集合的几种控制规律是(1)对的，相关元可以从模型集合中排除；错的，应保留在模型集合中，展示相关元对应的知识元，或把相关元设定在样本集合中进一步练习。(2)错误元对应的相关模型元在模型集合中保留。而正确元对应的、不包括在上述相关模型元的模型元从模型集合中去掉。或可以相关模型元为主构成样本集合。(3)正确元对应的模型元从模型集合中去掉，而错误元对应的模型元在模型集合中保留。测试样本可以随机或某些特定方式取样。登记作用，每次应答的结果可存放在记录集合中。优点这种方法的实质是用结果来控制模型集合的元素的构成，以提高学习针对性和学习效率。这也是一种可控的、适应式的变信息提供方法。实施例设模型集合为M，各模型元为mi(i＝1，...，10)。样本集合为N，样本元为(随机)nj＝mi(j＝1，2，3；i＝1，...，10)。误差集合对模型集合的控制规律为正确元对应的模型元从模型集合中去掉，而错误元对应的模型元在模型集合中保留。某学习者第一次随机抽取的样本元为n1＝m2，n2＝m5，n3＝m1。应答后n1＝m2和n3＝m1对，而n2＝m5错。则可供第二次随机抽取的模型集合为M1，各模型元为mi(i＝3，...，10)。第二次随机抽取的样本元为n1＝m3，n2＝m6，n3＝m7。应答后都对。则可供第三次随机抽取的模型集合为M2，各模型元为m4，m5，m8，m9，m10。第三次随机抽取的样本元为n1＝m5，n2＝m8，n3＝m10。应答后n1＝m5错，而n2＝m8、n3＝m10对。则可供第四次随机抽取的模型集合为M3，各模型元为m4，m5，m9。第四次随机抽取的样本元必为n1＝m4，n2＝m5，n3＝m9。应答后都对，则模型集合为空，达到针对性练习目的。权利要求1.一种，由界面、模型集合、比较单元、结果集合、样本集合和记录集合组成；其智能控制方法为具有一定意义的问题点，如一道习题、一个填空、一页文字、一个语段、一段音乐、一张图片和一个要求等称为问题元，和对应的阐述知识要点的知识元及指示性的答案元，问题元以某种排列组成问题集合，及对应的知识集合和答案集合；它们构成了模型集合，一个模型元由一个问题元及对应的知识元和答案元组成；当一个知识点有错时，说明类似的知识点也可能有误，或应把相关知识点都给以练习，为了描述模型集合中模型元的相关程度，引入相关元和分级的概念，相关元的概念内容相互关联、具有相似之处，可分级，不同级的相关元相关程度不同。存在与某模型元最相关的相关集合；在给定范围的模型集合中提取供学习用的一定量的模型元构成样本集合；界面学习者与方法实现器之间的信息交换媒介；包括文字、图象、声音的输入和输出，以实现人机系统的必要信息传输；人的知识和能力可看成头脑中知识集合的映射或建立，它是可以经学习提高其总量和准确率的，因而可称为学习集合，其中的元素可称为学习元；针对给定模型集合或样本集合的学习集合的建立、拓展和准确化的过程是一种特定的学习过程和训练过程；从样本集合任选或依某种规律选择一或数个模型元，学习者回答模型元的问题元后的结果与问题元对应的答案元进行比较，给出对错本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种教学练习装置的学习效果智能控制方法，由界面、模型集合、比较单元、结果集合、样本集合和记录集合组成；其智能控制方法为：具有一定意义的问题点，如一道习题、一个填空、一页文字、一个语段、一段音乐、一张图片和一个要求等称为问题元，和对应 的阐述知识要点的知识元及指示性的答案元，问题元以某种排列组成问题集合，及对应的知识集合和答案集合；它们构成了模型集合，一个模型元由一个问题元及对应的知识元和答案元组成；当一个知识点有错时，说明类似的知识点也可能有误，或应把相关知识点 都给以练习，为了描述模型集合中模型元的相关程度，引入相关元和分级的概念，相关元的概念：内容相互关联、具有相似之处，可分级，不同级的相关元相关程度不同。存在与某模型元最相关的相关集合；在给定范围的模型集合中提取供学习用的一定量的模型元 构成样本集合；界面：学习者与方法实现器之间的信息交换媒介；包括文字、图象、声音的输入和输出，以实现人机系统的必要信息传输；人的知识和能力可看成头脑中知识集合的映射或建立，它是可以经学习提高其总量和准确率的，因而可称为学习集合 ，其中的元素可称为学习元；针对给定模型集合或样本集合的学习集合的建立、拓展和准确化的过程是一种特定的学习过程和训练过程；从样本集合任选或依某种规律选择一或数个模型元，学习者回答模型元的问题元后的结果与问题元对应的答案元进行比 较，给出对错结果，对错结果组成结果集合，并按某种规律控制模型集合的构成，或按某种规律给出对应的知识元加以说明，以教正学习者。可设记录集合记录正误／误差情况。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王丁，
申请(专利权)人：王丁，
类型：发明
国别省市：93[中国|哈尔滨]