本发明专利技术公开的一种基于劳动项目的教育内容分析方法、系统和存储介质，能够对用户进行分析，得到用户能力信息，根据不同的能力信息推荐适应用户的劳动信息，本发明专利技术还能够根据最新用户能力信息进行劳动内容的调整，以适应不同用户的需要，针对性的根据用户的特征进行劳动方案调整，提高了用户使用体验感，也提高了学生的综合能力。另外，本发明专利技术还能够根据类似用户群确定推荐劳动信息，以及对劳动成果进行打分，在满足了学生劳动教育的基础上，还增加了趣味性。了趣味性。了趣味性。
【技术实现步骤摘要】
一种基于劳动项目的教育内容分析方法、系统和存储介质
[0001]本申请涉及数据分析及教育领域，更具体的，涉及一种基于劳动项目的教育内容分析方法、系统和存储介质。
技术介绍
[0002]如今，学生在进行素质教育时，往往还会重视劳动教育。劳动教育，使学生树立正确的劳动观点和劳动态度，热爱劳动和劳动人民，养成劳动习惯的教育，是人德智体美劳全面发展的主要内容之一。目前劳动教育由学校或者教育机构统一进行开展，并未根据学生或者地域的不同设置不同的劳动教育内容。
[0003]因此，现有技术存在缺陷，急需改进。
技术实现思路
[0004]本申请的目的在于提供一种基于劳动项目的教育内容分析方法、系统和存储介质，能够对用户进行分析，得到用户能力信息，根据不同的能力信息推荐适应用户的劳动信息，本专利技术还能够根据最新用户能力信息进行劳动内容的调整，以适应不同用户的需要，针对性的根据用户的特征进行劳动方案调整，提高了用户使用体验感，也提高了学生的综合能力。
[0005]本专利技术第一方面公开了一种基于劳动项目的教育内容分析方法，包括：获取用户的用户信息；对所述用户信息进行分析，得到用户能力信息；根据所述用户能力信息进行分析，得到推荐劳动信息；将所述推荐劳动信息发送至预设终端；在预设时间内获取最新用户能力信息，将所述最新用户能力转换为能力值；判断所述能力值是否达到预设能力值阈值；若未达到，则对所述推荐劳动信息进行修正。
[0006]本方案中，包括：计算所述用户信息的特征值，得到用户特征值；计算所述用户特征值与数据库中其他用户特征值的差别率；将小于差别率阈值的其他用户归于近似用户群；获取近似用户群的用户信息和历史劳动信息；对所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行分析，得到推荐劳动信息。
[0007]本方案中，所述对所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行分析，得到推荐劳动信息，具体为：将所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行训练，得到劳动神经网络模型；将所述用户的用户信息输入至劳动神经网络模型中，得到推荐劳动信息。
[0008]本方案中，还包括：获取用户上传的劳动成果信息；针对所述劳动成果信息进行图像识别，与原始推荐成果信息进行对比，得到相似率；根据所述相似率确定劳动成果信息分数；将所述劳动成果信息分数发送至预设终端。
[0009]本方案中，还包括：对比所述劳动成果信息和原始推荐成果信息的差别，得到差别信息；基于所述差别信息生成指导意见信息；将所述指导意见信息发送至预设终端。
[0010]本方案中，所述对所述推荐劳动信息进行修正，具体为：获取所述能力值与预设能力值阈值的差值；根据所述差值和用户信息确定待提高能力信息；根据所述待提高能力信息确定劳动内容信息；将所述劳动内容信息作为推荐劳动信息。
[0011]本专利技术第二方面公开了一种基于劳动项目的教育内容分析系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于劳动项目的教育内容分析方法的程序，所述基于劳动项目的教育内容分析方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：获取用户的用户信息；对所述用户信息进行分析，得到用户能力信息；根据所述用户能力信息进行分析，得到推荐劳动信息；将所述推荐劳动信息发送至预设终端；在预设时间内获取最新用户能力信息，将所述最新用户能力转换为能力值；判断所述能力值是否达到预设能力值阈值；若未达到，则对所述推荐劳动信息进行修正。
[0012]本方案中，包括：计算所述用户信息的特征值，得到用户特征值；计算所述用户特征值与数据库中其他用户特征值的差别率；将小于差别率阈值的其他用户归于近似用户群；获取近似用户群的用户信息和历史劳动信息；对所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行分析，得到推荐劳动信息。
[0013]本方案中，所述对所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行分析，得到推荐劳动信息，具体为：将所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行训练，得到劳动神经网络模型；将所述用户的用户信息输入至劳动神经网络模型中，得到推荐劳动信息。
[0014]本方案中，还包括：获取用户上传的劳动成果信息；针对所述劳动成果信息进行图像识别，与原始推荐成果信息进行对比，得到相似
率；根据所述相似率确定劳动成果信息分数；将所述劳动成果信息分数发送至预设终端。
[0015]本方案中，还包括：对比所述劳动成果信息和原始推荐成果信息的差别，得到差别信息；基于所述差别信息生成指导意见信息；将所述指导意见信息发送至预设终端。
[0016]本方案中，所述对所述推荐劳动信息进行修正，具体为：获取所述能力值与预设能力值阈值的差值；根据所述差值和用户信息确定待提高能力信息；根据所述待提高能力信息确定劳动内容信息；将所述劳动内容信息作为推荐劳动信息。
[0017]本专利技术第三方面公开了一种可读存储介质，所述可读存储介质中包括基于劳动项目的教育内容分析方法程序，所述基于劳动项目的教育内容分析方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种基于劳动项目的教育内容分析方法的步骤。
[0018]本专利技术公开的一种基于劳动项目的教育内容分析方法、系统和存储介质，能够对用户进行分析，得到用户能力信息，根据不同的能力信息推荐适应用户的劳动信息，本专利技术还能够根据最新用户能力信息进行劳动内容的调整，以适应不同用户的需要，针对性的根据用户的特征进行劳动方案调整，提高了用户使用体验感，也提高了学生的综合能力。另外，本专利技术还能够根据类似用户群确定推荐劳动信息，以及对劳动成果进行打分，在满足了学生劳动教育的基础上，还增加了趣味性。
附图说明
[0019]图1示出了本专利技术一种基于劳动项目的教育内容分析方法的流程图；图2示出了本专利技术一种基于劳动项目的教育内容分析系统的框图。
具体实施方式
[0020]下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0021]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0022]图1示出了本专利技术一种基于劳动项目的教育内容分析方法的流程图。
[0023]如图1所示，本专利技术公开了一种基于劳动项目的教育内容分析方法，包括：S102，获取用户的用户信息；
S104，对所述用户信息进行分析，得到用户能力信息；S106，根据所述用户能力进行分析，得到推荐劳动信息；S本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于劳动项目的教育内容分析方法，其特征在于，包括：获取用户的用户信息；对所述用户信息进行分析，得到用户能力信息；根据所述用户能力信息进行分析，得到推荐劳动信息；将所述推荐劳动信息发送至预设终端；在预设时间内获取最新用户能力信息，将所述最新用户能力转换为能力值；判断所述能力值是否达到预设能力值阈值；若未达到，则对所述推荐劳动信息进行修正。2.根据权利要求1所述的一种基于劳动项目的教育内容分析方法，其特征在于，包括：计算所述用户信息的特征值，得到用户特征值；计算所述用户特征值与数据库中其他用户特征值的差别率；将小于差别率阈值的其他用户归于近似用户群；获取近似用户群的用户信息和历史劳动信息；对所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行分析，得到推荐劳动信息。3.根据权利要求2所述的一种基于劳动项目的教育内容分析方法，其特征在于，所述对所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行分析，得到推荐劳动信息，具体为：将所述近似用户群的用户信息和历史劳动信息进行训练，得到劳动神经网络模型；将所述用户的用户信息输入至劳动神经网络模型中，得到推荐劳动信息。4.根据权利要求1所述的一种基于劳动项目的教育内容分析方法，其特征在于，还包括：获取用户上传的劳动成果信息；针对所述劳动成果信息进行图像识别，与原始推荐成果信息进行对比，得到相似率；根据所述相似率确定劳动成果信息分数；将所述劳动成果信息分数发送至预设终端。5.根据权利要求4所述的一种基于劳动项目的教育内容分析方法，其特征在于，还包括：对比所述劳动成果信息和原始推荐成果信息的差别，得到差别信息；基于所述差别信息生成指导意见信息；将所述指导意见信息发送至预设终端。6.根据权利要求1所述的一种基于劳动项目的教育内容分析方法，其特征在于，所述对所述推荐劳动信息进行修正...
【专利技术属性】
技术研发人员：邹伟建，黄倩影，张鹏，黄立彬，
申请(专利权)人：广东数业智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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