一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术的基于大数据的音乐线上智能课程学习方法，包括接收第一学习者通过终端设备发送的注册指令；根据注册指令，提取第一学习者的第一特征信息；计算第一特征信息与预设的数据库中的第二特征信息之间的匹配度；根据匹配度，为第一学习者智能生成第一课程；根据第一学习者学习的第一课程中的各知识点以及各知识点的占比权重，从习题集中智能生成课后作业。本发明专利技术能够根据学习者的特征信息，基于大数据智能生成个性化音乐自学课程，还根据学习者的学习课程及特征信息实施课后作业的精准生成，做到音乐学习的因材施教，还体现出了音乐教育的智能化、个性化，极大的提高了学习者的学习效率并解放了国内缺少专业化的钢琴老师的困境。师的困境。师的困境。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法、装置及系统


[0001]本专利技术涉及大数据人工智能音乐线上教育
，更具体的，涉及一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法、装置及系统。

技术介绍

[0002]钢琴因其具有其他乐器不可比拟的优越特性，被誉为“乐器之王”。在人民生活水平不断提高的今天，人们更加注重少年儿童的素质教育，学钢琴的儿童日益增多，所以儿童钢琴教学更是近几年广受关注的热点。
[0003]钢琴艺术教育本身就属于个性化的课程教育，特别讲究因材施教。在过去几十年里一直进行的都是线下的一对一教学，进行钢琴教研研发的老师凤毛麟角，导致了线下的钢琴教育依旧采用的是几十年不曾变化的课程（基本上是引进的国外很多年前的教材），而且符合教学要求的钢琴老师资源紧缺，现有的老师能力又是参差不齐，导致钢琴教育成为贵族教育。
[0004]而最近几年兴起的线上教学软件，都是采用统一的课程内容和一致的进度安排，很难做到因材施教。
[0005]因此，需要提出有效的方案来解决以上问题。

技术实现思路

[0006]为了克服现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法，其特征在于，包括：接收第一学习者通过终端设备发送的注册指令；根据所述注册指令，提取所述第一学习者的第一特征信息；其中，所述特征信息至少包括性别、年龄、地域、音乐等级；计算所述第一特征信息与预设的数据库中的第二特征信息之间的匹配度；其中，第二特征信息为第二学习者的特征信息，所述预设的数据库中预先存有多个所述第二学习者的第二特征信息；根据所述匹配度，为所述第一学习者智能生成第一课程；根据所述第一学习者学习的所述第一课程中的各知识点以及各知识点的占比权重，从习题集中智能生成课后作业。2.如权利要求1所述的一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法，其特征在于，根据所述第一学习者学习的所述第一课程中的各知识点以及各知识点的占比权重，从习题集中智能生成课后作业之后，还包括：接收所述第一学习者对所述第一课程的第一标签信息；接收所述第一学习者学习所述第一课程的第二标签信息；根据所述第一标签信息、所述第二标签信息、以及所述第一学习者对所述课后作业的完成度，为所述第一学习者智能生成第二课程；其中，所述第一标签信息至少包括喜欢度、适合度信息；所述第二标签信息至少包括学习时间、停留时间。3.如权利要求1所述的一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法，其特征在于，所述计算所述第一特征信息与预设的数据库中的第二特征信息之间的匹配度，包括：根据公式（1）计算所述第一特征信息的评分值；公式（1）其中，表示性别占的分数值，表示性别的占比系数，表示年龄占的分数值，表示年龄的占比系数，表示地域占的分数值，表示地域的占比系数，表示音乐等级占的分数值，表示音乐等级的占比系数；根据所述第一特征信息的评分值，为所述第一学习者智能生成第一课程。4.如权利要求1所述的一种基于大数据的音乐线上智能课程学习方法，其特征在于，所述根据所述第一学习者学习的所述第一课程中的各知识点以及各知识点的占比权重，从习题集中智能生成课后作业，包括：将各知识点排列为如下的序列：其中，表示知识点的个数，为整数；根据公式（2）计算各知识点对应的占比权重；

【专利技术属性】
技术研发人员：束倩，
申请(专利权)人：广州游乐学科技有限公司，
类型：发明
国别省市：