本申请涉及远程教育技术领域，具体涉及一一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，具体为，获得用户端检测权限；随机生成试题，并分配给对应目标客户；采集历史试题样本，并实时分析目标客户做题进度，进行异常行为分析；实时监控目标客户网页，进行异常行为分析；当判定异常行为时对目标客户做出1至3次警告；当3次警告后仍判定异常行为时，取消试题的发送；客户提出申诉，进行人工审核，通过该方法可以有效端正客户做题态度，提高远程学习效率。提高远程学习效率。提高远程学习效率。
【技术实现步骤摘要】
一种基于教育云平台的异常行为捕获方法及系统
[0001]本申请涉及远程教育
，具体涉及一种基于教育云平台的异常行为捕获方法及系统。
技术介绍
[0002]随着互联网技术和信息技术的飞速发展，教育行业模式也变得逐渐多样化，不单单采用线下的方式进行课程以及知识的学习，以线上进行授课的形式越来越得到普遍。而针对于线上教育中最为重要的一个环节为针对于学生能力的测评，而进行能力测评的方式主要基于试题进行测试。但在数据爆炸的时代，面对浩如烟海的试题资源，学生在有限的时间内练习完所有相关的试题是不可能的。如何让学生在有限时间内练习适合个体认知水平和发展的试题是一个重要的研究课题。
[0003]推荐系统这一思想是在1994年被Resnick等人引入的，推荐算法是推荐系统的核心，目前的推荐算法主要被分为基于内容的推荐算法、基于协同过滤的推荐算法和混合推荐算法。协同过滤算法是这三类推荐算法中最简单易懂且应用最广泛的推荐算法，尤其在电子商务领域的应用效果特别显著。近些年，有学者将学生对象看作电子商务中的用户，试题看作商品，学生在测试试题后的得分看作用户对商品的评分，使用协同过滤推荐算法进行学生的得分预测。还有学者使用基于近邻和模型的协同过滤来预测学生在试题上的得分。虽然协同过滤算法普适性高，但是其旨在通过学生答题的共性来预测学生的得分，忽略了学生的个性特征。
[0004]而针对于以上问题的解决，目前采用的方式主要基于推荐策略，例如通过统计学生不同学习点的答题正确率，人为界定需要练习题目的数量和难度规则。这就需要专业的专家来评估不同类型学习者的学习场景，归为多个分类，并针对每个分类定义详细的规则。这种方式对于领域专家的要求较高，限于人力，实际上也只能将学习者分类为非常有限的学习模式，并不能完成因人而异的推荐效果，试题推荐精度差。
[0005]但是在远程教育的实践中，用户往往没有线下教育的自觉性，时常会利用线上教育的漏洞完成消极的学习，这起不到远程教育目的与效果。
技术实现思路
[0006]为了解决以上的技术问题，本申请提供一种基于教育云平台的试题随机生成方法、装置及设备，能够通过计算机技术实现对于知识图谱的获取并且通过至少两次的训练使获得的知识图谱与对应的目标用户之间建立关联关系，并且基于目前学习的知识点能够得到在当下学习目标情况下对应的知识图谱以及基于知识谱图对应的试题，并将对应的试题推荐给对应的目标用户。
[0007]为了达到上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：
[0008]一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，具体为：
[0009]S1获得用户端检测权限；
[0010]S2随机生成试题，并分配给对应目标客户；
[0011]S3采集历史试题样本，并实时分析目标客户做题进度，进行异常行为分析；
[0012]S4实时监控目标客户网页，进行异常行为分析；
[0013]S5当判定异常行为时对目标客户做出1至3次警告；
[0014]S6当3次警告后仍判定异常行为时，取消试题的发送；
[0015]S7客户提出申诉，进行人工审核；
[0016]通过该方法可以有效端正客户做题态度，提高远程学习效率。
[0017]优选地，历史试题样本包括平均做题时间，所述客户平均做题时间为本试题此前所有参与做题者的平均完成时间，当目标客户完成试题的时间低于平均做题时间的百分之七十且答案错误时，则会被判定为消极考试，当目标客户完成试题的时间低于平均做题时间的百分之七十且答案正确时，则会被判定为考试作弊。
[0018]优选地，当目标客户网页访问新链接时，会被判定为考试作弊。
[0019]优选地，判定结果考试作弊或消极考试均被定义为为异常行为，每一次异常行为的判定后客户端均会出现“请端正考试”的警告字样。
[0020]第一方面，一种基于教育云平台的试题随机生成方法，应用于多个用户端，生成试题并将试题发送至对应的目标用户，包括以下方法：采集所述目标用户存储的实时学习节点信息；基于所述实时学习节点信息确定对应的知识数据库，提取所述知识数据库中对应的多个知识点；基于多个所述知识点构建对应的知识图谱，并基于所述知识图谱构建试题网络；获取与所述知识点对应的历史试题以及所述历史试题对应的关键参数，基于所述关键参数调整所述试题网络；基于调整后的试题网络进行试题推荐；所述知识点包括元知识点以及基于所述元知识点获得复合知识点，所述元知识点用于表征学习节点信息中心的任意一个节点信息中的基本知识点。
[0021]第一方面的第一种实现方式中，所述知识数据库的构建包括以下方法：获取元知识点，所述元知识点用于表征学习节点信息中的任意一个节点信息中的基本知识点；基于至少两个所述元知识点获取复合知识点；基于至少两个所述元知识点和所述复合知识点构建知识数据子库；基于多个知识数据子库构建用于表征全部学习节点信息的知识数据库，所述知识数据库中配置有对应学习节点信息的标签信息。
[0022]结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，其特征在于，基于所述实时学习节点信息确定对应的知识数据库，提取所述知识数据库中对应的多个知识点，包括以下方法：获取所述实时学习节点信息的标签信息，基于所述标签信息获取所述知识数据库中与所述标签信息对应的知识数据子库，所述知识数据子库中存储有对应的多个知识点。
[0023]结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，基于多个所述知识点构建对应的知识图谱，包括以下方法：基于所述复合知识点构建基础知识图谱，基于所述元知识点构建推理知识图谱；融合所述基础知识图谱和所述推理知识图谱获得目标知识图谱。
[0024]结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述关键参数包括正确率，获取与所述知识点对应的历史试题以及所述历史试题对应的关键参数，基于所述关键参数调整所述试题网络包括以下方法：基于多个所述知识点获取关联知识
点，基于所述关联知识点获取对应的全图谱历史试题，并获取全图谱历史试题中的错题集，基于所述错题集确定所述正确率；基于所述正确率即对应的错题集调整所述试题网络为第一试题网络。
[0025]结合第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，获取与所述知识点对应的历史试题以及所述历史试题对应的关键参数，基于所述关键参数调整所述试题网络，还包括以下方法：基于所述关联知识点获取所述目标用户的历史试题，并获取目标用户历史试题中的错题集以及正确率，基于所述目标用户历史试题中的错题集以及正确率调整所述第一目标试题网络目标试题网络为第二目标试题网络，基于所述第二试题网络进行试题推荐。
[0026]第二方面，基于教育云平台的试题随机生成装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集所述目标用户存储的实时学习节点信息；知识点提取模块，基于所述实时学习节点信息确定对应的知识数据库，用于提取所述知识数据库中对应的多个知识点；试题网络构建模块，用于基于多个所述知识点构本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，其特征在于，S1获得用户端检测权限；S2随机生成试题，并分配给对应目标客户；S3采集历史试题样本，并实时分析目标客户做题进度，进行异常行为分析；S4实时监控目标客户网页，进行异常行为分析；S5当判定异常行为时对目标客户做出1至3次警告；S6当3次警告后仍判定异常行为时，取消试题的发送；S7客户提出申诉，进行人工审核。2.根据权利要求1所述的一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，其特征在于：历史试题样本包括平均做题时间，所述客户平均做题时间为本试题此前所有参与做题者的平均完成时间，当目标客户完成试题的时间低于平均做题时间的百分之七十且答案错误时，则会被判定为消极考试，当目标客户完成试题的时间低于平均做题时间的百分之七十且答案正确时，则会被判定为考试作弊。3.根据权利要求1所述的一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，其特征在于：当目标客户网页访问新链接时，会被判定为考试作弊。4.根据权利要求2或3所述的一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，其特征在于：判定结果考试作弊或消极考试均被定义为为异常行为，每一次异常行为的判定后客户端均会出现“请端正考试”的警告字样。5.根据权利要求1所述的一种基于教育云平台的异常行为捕获方法，其特征在于，随机生成试题的方法应用于多个用户端，生成试题并将试题发送至对应的目标用户，包括以下方法：采集所述目标用户存储的实时学习节点信息；基于所述实时学习节点信息确定对应的知识数据库，提取所述知识数据库中对应的多个知识点；基于多个所述知识点构建对应的知识图谱，并基于所述知识图谱构建试题网络；获取与所述知识点对应的历史试题以及所述历史试题对应的关键参数，基于所述关键参数调整所述试题网络；基于调整后的试题网络进行试题推荐；所述知识点包括元知识点以及基于所述元知识点获得复合知识点，所述元知识点用于表征学习节点信息中的任意一个节点信息中的基本知识点。6.根据权利要求5所述的一种基于教育云平台的异常行为捕获方法其特征在于，所述知识数据库的构建包括以下...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈小莲，郭文科，张凌峰，卢钊雄，
申请(专利权)人：东莞市亚太未来软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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