一种以教育学理论为基础的在线教育系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种以教育学理论为基础的在线教育系统，包括课程制作管理单元，用于教师端快速制作课程；数据分析单元，用于为教师提供数据分析能力，捕捉学生的学习状况与可能存在的课程内容问题；学习客户端单元，用于学生的个人在线学习；本发明专利技术还提供了一种以教育学理论为基础的在线教育方法。本发明专利技术的有益效果是：提供能高效制作课程的平台与工具，为教师提供数据分析能力，能够捕捉学生的学习状况与可能存在的课程内容问题，提供检索获取知识的工具，实现课程的迭代优化；能够匹配学生学习兴趣，提升线上教学效果，实现主动交互式学习，更好地进行总结与知识梳理；具有课程社交功能，支持学生对相应的课程进行讨论研究，激励学生不断学习。励学生不断学习。励学生不断学习。

【技术实现步骤摘要】
一种以教育学理论为基础的在线教育系统及方法


[0001]本专利技术涉及在线教育
，具体为一种以教育学理论为基础的在线教育系统及方法。

技术介绍

[0002]在线教育即通过网络在线培训系统是实施在线培训，通过在线教育的工具软件，运用网络技术与软件技术，实现远程网上教育。当下流行的线上教学多为在线视频教学与直播教学，在一定程度上解决了线下教学的限制，扩展线上教学群体范围。但是在视频教学或直播教学的过程中，缺少学习互动环节，限制了教师了解获取学生学习情况，学习的效果，不能观察到学生的学习状态与能力，难以发现教学过程中存在的问题，不能因材施教。
[0003]而对于拥有先进知识，但缺少教育经验和方法的教师，难以有一种便捷有效的教学系统提供教学工具的支持与教育方法论的补充。如专利公开号为CN113554909A的一种在线教育平台的专利文件，其明通过采集学生在线学习的考试行为数据，并且将行为数据输入预先训练的反作弊机器模型进行识别，通过反作弊机器模型可以检测是否存在作弊行为；同时通过获取学生的学习数据，基于学习特征进行多维特征计算，得到学生与候选推荐习题之间的整体相关度，对所有候选推荐习题的整体相关度进行排名，输出个性化的学习推荐；既能实现反作弊检测和预警，同时能够根据学生综合能力推荐个性化学习方案，能够满足在线教育需求。其虽然实现了对学生数据的采集，主要采集为作弊数据，且能够推荐习题，推荐学习方案，但是其对教师制作课程并无任何帮助，也不能够提供学生交互式学习，没有数据分析能力，对课程迭代优化没有促进能力，也无法对学生学习进行查漏补缺，对提高学生学习效率和效果的作用不大。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种以教育学理论为基础的在线教育系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种以教育学理论为基础的在线教育系统，基于教学理论的基础单元，包括课程制作管理单元、数据分析单元和学习客户端单元；所述课程制作管理单元，用于教师快速制作课程，分发学习资料到学习客户端单元；所述数据分析单元，用于收集学习客户端单元数据为教师提供数据分析能力，捕捉学生的学习状况与可能存在的课程内容问题；所述学习客户端单元，用于学生的个人在线学习，接收教师的课程和学习资料。
[0006]进一步优选，所述课程制作管理单元包含知识库模块、多媒体课程支持模块、语音合成功能模块、在线问答模块、管理模块，所述管理模块包含多媒体素材管理模块和知识点管理模块。通过知识库模块支持课程内容快速检索，通过多媒体课程支持模块实现更丰富的课程类型，通过语音合成功能模块能够将课程内容转化为音频媒体，通过在线问答模块能够支持AI智能问答以及课程教师在线问答，通过管理模块能够简化素材搜索过程，提高
教师课程制作效率，实现结构化知识点的教学与应用。
[0007]进一步优选，所述学习客户端单元包含登录模块、推荐学习模块、课程学习模块和AI问答工具模块，通过登录模块实现微信登录，支持学生间的分析和交流；通过推荐学习模块能够让学生学习感兴趣的知识内容，通过课程学习模块实现结构化、有流程、强交互的课程学习；通过AI问答工具模块能够针对具体问题给出匹配的答案。
[0008]进一步优选，所述数据分析单元包含原始采集数据模块、定时分析任务模块、T+1数据分析结果模块和策略推荐算法模块，能够不断迭代优化课程资料与教学方式，通过数据分析的结果对教师制作的课程内容进行推荐性指导，能够支持教师进行课程的优化迭代。
[0009]进一步优选，所述教学理论的基础单元包含业务数据存储数据库、redis数据库、应用服务器集群模块、elasticsearch、neo4j与clickhouse数据库、文件存储服务模块、AI语音合成模块以及基于微信的用户社交群体模块，实现了通过AI+多媒体丰富教学内容、基于BOPPPS理论教学模式以知识点学习应用为驱动、使用数据分析辅助课程优化方向的在线知识学习平台。
[0010]本专利技术还提供了一种以教育学理论为基础的在线教育方法，基于以教育学理论为基础的在线教育系统，包括如下步骤：
[0011](1)在制课前，通过数据分析单元的策略推荐算法模块引导教师进行整体知识梳理分类，进行教学内容的知识划分，形成知识逻辑结构树；
[0012](2)在制课过程中，通过课程制作管理单元的知识库模块引导教师对课程间建立上下引入关系；在每节课程中实行环节切分方法，引入BOPPPS理论，引导教师遵循流程完成每一个知识点的学习；通过管理模块提供生成式AI工具，按照知识点生成相关的故事、作用、价值内容，教师参考和引用知识点生成内容，制作课程；设置知识点对应的学习目标；
[0013](3)在课程学习前进行课前测试环节，通过管理模块使用生成式AI工具引入题目，引导教师增加对题目的答案解析与知识点回顾，提前激发学生的参与和思考；
[0014](4)在课程内容的学习过程中，学生通过学习客户端单元的推荐学习模块学习，通过课程学习模块按照课程的引用关系依次学习，学生按照BOPPPS理论的教学模式，按序进行不同环节的内容学习，不同环节内容使用特定的交互方式；数据分析单元将自动记录学生的学习数据，包含多维度和多指标数据；
[0015](5)在交互学习环节，通过多媒体课程支持模块提供多种多媒体教学方式；
[0016](6)在课程学习完成后进行课后测试环节，通过课程学习模块针对本次课程内容进行学后检验，并对学生的学习效果进行评分；
[0017](7)当完成课程学习后，通过原始采集数据模块将该课程内的知识点作为学生自己的知识技能树记录下来；为不同的课程建立社交小圈，为不同的话题建立社交大圈，学生通过课程学习模块与学习相同课程的学生进行交流，或与同一话题的学生交换意见经验；
[0018](8)当完成课程学习后，在知识点总结环节，通过T+1数据分析结果模块将本课学习的知识点提炼出来，并按照在学习过程中的学习效果进行学习记录；在学习客户端单元，通过AI问答工具模块提供知识检索智能问答功能，提供知识笔记功能。
[0019]进一步优选，所述知识逻辑结构树为领域、分类、课题和知识点的多层次结构，便于教师梳理知识，对教学内容的知识进行划分。
[0020]进一步优选，所述学习目标环节的学习目标要求程度分为记忆、理解、应用、分析、评价和创新，不同的学习目标直接影响测试的方式与课后知识点回顾的方法。
[0021]进一步优选，所述维度数据包含分类、课程、知识点、素材、问答和时间，所述指标数据包含分类喜好、课程喜好、素材类型喜好分析、音频内容长度、音频快进比例、视频内容长度、视频关闭比例、知识点内容复杂度、问答参与度、问答准确率、收藏次数、收藏类型、学习频率、学习时长、课程学习效果和知识点学习效果，能够分析课程质量与学生的学习情况。
[0022]进一步优选，在(4)的课程内容的学习过程中，所述学习客户端单元产生暂停播放、退出学习、开始课程、继续学习、内容重本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种以教育学理论为基础的在线教育系统，基于教学理论的基础单元，其特征在于：包括课程制作管理单元、数据分析单元和学习客户端单元；所述课程制作管理单元，用于教师快速制作课程，分发学习资料到学习客户端单元；所述数据分析单元，用于收集学习客户端单元数据为教师提供数据分析能力，捕捉学生的学习状况与可能存在的课程内容问题；所述学习客户端单元，用于学生的个人在线学习，接收教师的课程和学习资料。2.根据权利要求1所述的一种以教育学理论为基础的在线教育系统，其特征在于：所述课程制作管理单元包含相互连接的知识库模块、多媒体课程支持模块、语音合成功能模块、在线问答模块和管理模块，所述管理模块包含多媒体素材管理模块和知识点管理模块。3.根据权利要求1所述的一种以教育学理论为基础的在线教育系统，其特征在于：所述学习客户端单元包含相互连接的登录模块、推荐学习模块、课程学习模块和AI问答工具模块。4.根据权利要求1所述的一种以教育学理论为基础的在线教育系统，其特征在于：所述数据分析单元包含相互连接的原始采集数据模块、定时分析任务模块、T+1数据分析结果模块和策略推荐算法模块。5.根据权利要求1所述的一种以教育学理论为基础的在线教育系统，其特征在于：所述教学理论的基础单元包含业务数据存储数据库、redis数据库、应用服务器集群模块、elasticsearch、neo4j与clickhouse数据库、文件存储服务模块、AI语音合成模块以及基于微信的用户社交群体模块。6.一种以教育学理论为基础的在线教育方法，其特征在于，基于权利要求1
‑
5任意一项所述的以教育学理论为基础的在线教育系统，包括如下步骤：(1)在制课前，通过数据分析单元的策略推荐算法模块引导教师进行整体知识梳理分类，进行教学内容的知识划分，形成知识逻辑结构树；(2)在制课过程中，通过课程制作管理单元的知识库模块引导教师对课程间建立上下引入关系；在每节课程中实行环节切分方法，引入BOPPPS理论，引导教师遵循流程完成每一个知识点的学习；通过管理模块提供生成式AI工具，按照知识点生成相关的故事、作用、价值内容，教师参考和引用知识点生成内容，制作课程；设置知识点对应的学习目标；(3)在课程学习前进行课前测试环节，通过管理模块使用生成式AI工具引入题目...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜艺华，黄敏，马韬，王秋发，文高娟，黄育露，
申请(专利权)人：四亭八当上海网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：