自适应学习信息推荐方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种自适应学习信息推荐方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：基于学习者的当前学习策略向学习者推荐当前学习资源,并获取学习者对当前学习资源的当前学习测量结果，根据学习者的预期学习目标和当前学习测量结果,确定学习者对应的调整参数，根据预期学习目标、当前学习测量结果以及调整参数，对当前学习策略进行调整，得到学习者的目标学习策略。其中，通过学习测量结果和预期学习目标确定的调整参数可以更准确的表征学习者的学习情况与学习目标的差异，从而实现对当前学习策略的及时调整，以得到更符合学习者当前学习情况的学习策略，实现学习资源的动态推荐和学习策略的动态规划，从而提高学习资源推荐的准确度。荐的准确度。荐的准确度。

【技术实现步骤摘要】
自适应学习信息推荐方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及自适应学习
，具体而言，涉及一种自适应学习信息推荐方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]自适应学习是通过学习者每一阶段的个体特征测评结果，再制定出适应于学习者自身需求的学习解决方案，精准定制专属于每一位学习者的学习计划的一种学习方式。
[0003]现有的自适应学习系统中，一般是记录学习者的学习过程、学习行为、学习结果等要素，通过学习分析自动评估学习者的认知状态，并根据学习者的特征推荐适合学习者个性特征的学习资源。
[0004]但是，目前的自适应学习系统对学习者的学习路径的制定不够精准和灵活，因此存在学习资源推荐准确度低的问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种自适应学习信息推荐方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中学习资源推荐准确度低的问题。
[0006]为实现上述目的，本申请采用的技术方案如下：
[0007]第一方面，本申请提供了一种自适应学习信息推荐方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自适应学习信息推荐方法，其特征在于，包括：基于学习者的当前学习策略向所述学习者推荐当前学习资源,并获取所述学习者对所述当前学习资源的当前学习测量结果；根据所述学习者的预期学习目标和所述当前学习测量结果,确定所述学习者对应的调整参数；根据所述预期学习目标、所述当前学习测量结果以及所述调整参数，对所述当前学习策略进行调整，得到所述学习者的目标学习策略，所述目标学习策略用于向所述学习者推荐目标学习资源,所述目标学习资源与所述学习者的匹配度大于所述当前学习资源与所述学习者的匹配度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述学习者的预期学习目标和所述当前学习测量结果,确定所述学习者对应的调整参数，包括：将所述当前学习资源的历史测量结果输入第一深度神经网络中，得到各所述当前学习资源的特征参数，所述特征参数包括如下至少一项：所述学习资源的难度、所述学习资源的区分度；将各所述当前学习资源的特征参数、所述当前学习测量结果和所述学习者的当前学习信息输入第二深度神经网络中，得到所述学习者的调整参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将各所述当前学习资源的特征参数、所述当前学习测量结果和所述学习者的当前学习信息输入第二深度神经网络中，得到所述学习者的调整参数之前，还包括：在所述学习者对各所述当前学习资源进行学习的过程中，识别并存储所述学习者的当前学习信息，所述当前学习信息包括如下至少一项：学习时长、学习次数、当前已学习的学习资源。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述预期学习目标、所述当前学习测量结果以及所述调整参数，对所述当前学习策略进行调整，得到所述学习者的目标学习策略，包括：根据所述预期学习目标、所述当前学习测量结果确定所述学习者的学习偏差；根据所述学习偏差、预设的学习偏差阈值以及所述调整参数，对所述当前学习策略进行调整，得到所述学习者的目标学习策略。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述学习偏差、预设的学习偏差阈值以及所述调整参数，对所述当前学习策略进行调整，得到所述学习者的目标学习策略，包括：若所述学习偏差的绝对值大于所述学习偏差阈值，则根据所述调整参数在所述当前学习策略中增加或减少学习资源；若所述学习偏...

【专利技术属性】
技术研发人员：童名文，庄自超，曾柯良，孙佳，范云霞，高倩倩，龙陶陶，姚璜，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：