一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法，涉及智慧教学领域，通过NLP自然语言处理技术构建知识图谱，并获取知识图谱中各个知识点实体对应的教学资料与测评资料，标识教学资料与测评资料对应的知识点实体、以及测评资料的难度系数得到包含教学资料与测评资料的目标知识图谱，获取用户基于目标学习路径在学习教学资料与测评过程中，各个知识点实体对应的用户技能分，从而实时掌握学生对各个知识点实体的学习情况，并根据知识点实体对应的用户技能分与目标技能分获取知识点实体对应的推荐频率，根据各知识点实体对应的推荐频率，调整当前的学习路径与当前学习路径中知识点实体对应的测评资料，实现了对不同学生的个性化的教学。性化的教学。性化的教学。

【技术实现步骤摘要】
一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法与系统


[0001]本专利技术涉及智慧教学领域，尤其涉及一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法与系统。

技术介绍

[0002]国内的在线教育已经有了好几年的发展历史，而且这种发展速度非常快，但是在线教育仅仅把线下的资源搬到了线上而已，技术仍未改变在线教育的本质或者模式。优秀的教师通常会根据班级的整体学习情况来调整教学内容和教学方式，做到因材施教。但是一般的老师却无法准确评估班级学生的学习情况，从而进行千篇一律的无差异化教学，造成成绩差的学生学不会，成绩好的学生不用学，无法提升班级学生们的总体学习成绩。
[0003]教师通常需要花大量的时间进行备课，出测评题，无法专注于教学内容上。如果经验较少的教师，出题备课就成了教学的瓶颈。目前国内做智慧教育的机构也是数不胜数，但是几乎所有产品都是针对学生课外辅导的，无法与现有的传统的学校教育相结合。因此，目前的在线教育主要存在的问题包括：
[0004]1、教师无法评估学生的学习情况；
[0005]2、教师准备教学内容较为耗时；
[0006]3、现有智慧教育产品无法与传统教育结合。

技术实现思路

[0007]为了针对不同学生做出个性化的教学方案，实时掌握学生的学习情况，本专利技术提出了一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法，包括：
[0008]通过爬虫软件从网络中爬取各门学科的文本数据；
[0009]通过NLP自然语言处理技术从爬取的文本数据中提取各门学科对应的知识点实体与知识点实体之间的先导关系；所述知识点实体包括知识点名称与知识点的定义；
[0010]通过知识点实体与知识点实体之间的先导关系构建各学科对应的知识体系，通过各学科对应知识体系之间的关联关系构建知识图谱；
[0011]以知识图谱中一个知识点实体为一个技能维度，设定各知识点实体对应的技能维度分数即目标技能分，并获取知识图谱中各个知识点实体对应的教学资料与测评资料，标识教学资料与测评资料对应的知识点实体、以及测评资料的难度系数得到包含教学资料与测评资料的目标知识图谱；所述教学资料包括教学视频，所述测评资料包括测评题目与测评题目的分数；
[0012]根据目标知识图谱中各知识点实体的先导关系生成初始学习路径；获取用户基于目标学习路径在学习教学资料与测评过程中，所得到的技能分数即各个知识点实体对应的用户技能分；所述初始学习路径中各知识点实体对应设置有预设难度系数的测评资料；
[0013]根据知识点实体对应的用户技能分与目标技能分获取知识点实体对应的推荐频率，根据各知识点实体对应的推荐频率，调整当前的学习路径与当前学习路径中知识点实
体对应的测评资料，得到优化学习路径；所述目标学习路径为初始学习路径或优化学习路径；所述知识点实体对应的用户技能分与调整过程中该知识点实体对应测评资料的难度系数成正比关系。
[0014]进一步地，所述通过爬虫软件从网络中爬取各门学科的文本数据，包括：
[0015]S1：通过http库向目标学习网站发送学科资料请求；
[0016]S2：获取学科资料请求对应的响应内容；
[0017]S3：通过解析模块解析响应内容得到各门学科对应的文本数据；所述解析模块包含正则表达式、第三方解析库与json模块。
[0018]进一步地，所述获取用户基于目标学习路径在学习教学资料与测评过程中，所得到的技能分数即各个知识点实体对应的用户技能分，具体为：
[0019]获取用户在学习教学资料与测评过程中，各个知识点实体对应教学资料的用户学习时长与用户测评分数；
[0020]根据知识点实体对应教学资料的用户学习时长与用户测评分数利用预设技能分计算公式获取该知识点实体对应的用户技能分；
[0021]所述预设技能分计算公式为：
[0022]Score＝ (T
学
/ T
总
* 20％+ E
测
/ E
总
* 80％)* 记忆量；
[0023]式中,所述记忆量为根据艾宾浩斯记忆遗忘曲线获取；Score表示用户技能分，T
学
表示知识点实体对应教学资料的用户学习时长，T
总
表示知识点实体对应教学资料的总时长，E
测
表示知识点实体对应的用户测评分数，E
总
表示知识点实体对应测评资料的测评总分。
[0024]进一步地，所述获取知识点实体对应推荐频率的获取公式为：
[0025][0026]式中，i＝1,2,
……
n；n表示目标学习路径中包括的知识点实体的总数量；其中Q
A
表示A知识点实体的推荐频率，T
A
为A知识点实体的目标技能分，C
A
为A知识点实体对应的用户技能分，T
i
表示第i个知识点实体的目标技能分，C
i
表示第i个知识点实体对应的用户技能分。
[0027]本专利技术还提出了一种基于NLP与知识图谱的智慧教学系统，包括：
[0028]学科数据获取模块，用于通过爬虫软件从网络中爬取各门学科的文本数据；
[0029]知识图谱构建模块，用于通过NLP自然语言处理技术从爬取的文本数据中提取各门学科对应的知识点实体与知识点实体之间的先导关系；所述知识点实体包括知识点名称与知识点的定义；通过知识点实体与知识点实体之间的先导关系构建各学科对应的知识体系，通过各学科对应知识体系之间的关联关系构建知识图谱；
[0030]目标知识图谱获取模块，用于以知识图谱中一个知识点实体为一个技能维度，设定各知识点实体对应的技能维度分数即目标技能分，并获取知识图谱中各个知识点实体对应的教学资料与测评资料，标识教学资料与测评资料对应的知识点实体、以及测评资料的难度系数得到包含教学资料与测评资料的目标知识图谱；所述教学资料包括教学视频，所述测评资料包括测评题目与测评题目的分数；
[0031]用户技能分获取模块，用于根据目标知识图谱中各知识点实体的先导关系生成初始学习路径；获取用户基于目标学习路径在学习教学资料与测评过程中，所得到的技能分数即各个知识点实体对应的用户技能分；所述初始学习路径中各知识点实体对应设置有预
设难度系数的测评资料；
[0032]路径优化模块，用于根据知识点实体对应的用户技能分与目标技能分获取知识点实体对应的推荐频率，根据各知识点实体对应的推荐频率，调整当前的学习路径与当前学习路径中知识点实体对应的测评资料，得到优化学习路径；所述目标学习路径为初始学习路径或优化学习路径；所述知识点实体对应的用户技能分与调整过程中该知识点实体对应测评资料的难度系数成正比关系。
[0033]进一步地，所述学科数据获取模块，包括：
[0034]请求发起单元，用于通过http库向目标学习网站发送学科资料请求；
[0035]响应获取单元，用于获取学科资料请求对应的响应内容；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法，其特征在于，包括：通过爬虫软件从网络中爬取各门学科的文本数据；通过NLP自然语言处理技术从爬取的文本数据中提取各门学科对应的知识点实体与知识点实体之间的先导关系；所述知识点实体包括知识点名称与知识点的定义；通过知识点实体与知识点实体之间的先导关系构建各学科对应的知识体系，通过各学科对应知识体系之间的关联关系构建知识图谱；以知识图谱中一个知识点实体为一个技能维度，设定各知识点实体对应的技能维度分数即目标技能分，并获取知识图谱中各个知识点实体对应的教学资料与测评资料，标识教学资料与测评资料对应的知识点实体、以及测评资料的难度系数得到包含教学资料与测评资料的目标知识图谱；所述教学资料包括教学视频，所述测评资料包括测评题目与测评题目的分数；根据目标知识图谱中各知识点实体的先导关系生成初始学习路径；获取用户基于目标学习路径在学习教学资料与测评过程中，所得到的技能分数即各个知识点实体对应的用户技能分；所述初始学习路径中各知识点实体对应设置有预设难度系数的测评资料；根据知识点实体对应的用户技能分与目标技能分获取知识点实体对应的推荐频率，根据各知识点实体对应的推荐频率，调整当前的学习路径与当前学习路径中知识点实体对应的测评资料，得到优化学习路径；所述目标学习路径为初始学习路径或优化学习路径；所述知识点实体对应的用户技能分与调整过程中该知识点实体对应测评资料的难度系数成正比关系。2.根据权利要求1所述的一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法，其特征在于，所述通过爬虫软件从网络中爬取各门学科的文本数据，包括：S1：通过http库向目标学习网站发送学科资料请求；S2：获取学科资料请求对应的响应内容；S3：通过解析模块解析响应内容得到各门学科对应的文本数据；所述解析模块包含正则表达式、第三方解析库与json模块。3.根据权利要求2所述的一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法，其特征在于，所述获取用户基于目标学习路径在学习教学资料与测评过程中，所得到的技能分数即各个知识点实体对应的用户技能分，具体为：获取用户在学习教学资料与测评过程中，各个知识点实体对应教学资料的用户学习时长与用户测评分数；根据知识点实体对应教学资料的用户学习时长与用户测评分数利用预设技能分计算公式获取该知识点实体对应的用户技能分；所述预设技能分计算公式为：Score＝(T
学
/T
总
*20％+E
测
/E
总
*80％)*记忆量；式中,所述记忆量为根据艾宾浩斯记忆遗忘曲线获取；Score表示用户技能分，T
学
表示知识点实体对应教学资料的用户学习时长，T
总
表示知识点实体对应教学资料的总时长，E
测
表示知识点实体对应的用户测评分数，E
总
表示知识点实体对应测评资料的测评总分。4.根据权利要求3所述的一种基于NLP与知识图谱的智慧教学方法，其特征在于，所述获取知识点实体对应推荐频率的获取公式为：
式中，i＝1,2,
……
n；n表示目标学习路径中包括的知识点实体的总数量；其中Q
A
表示A知识点实体的推荐频率，T
A
为A知识点实体的目标技能分，C
A
为A知识点实体对应的用户技能分，T
i
表示第i个知识点实体的目标技能分，C
i
表示第i个知识点实体对应的用户技能分。5.一种基于NLP与知识图谱的智慧教学系统，其特征在于，包括：学科...

【专利技术属性】
技术研发人员：蓝舜，张铭，金超，
申请(专利权)人：宁波市智蓝图汇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：