基于数字教育的大数据推送方法及系统技术方案

本申请提供一种基于数字教育的大数据推送方法及系统，通过对目标数字教育用户在预设在线学习节点的先验在线学习事件以及在所述预设在线学习节点跟踪的第一学习模式数据进行相关性分析，生成事件相关性分析数据，进而进行特征推测和相关性配置，能够精确地识别和推测学生的学习行为和学习模式，从而生成高质量的教学建议

【技术实现步骤摘要】
基于数字教育的大数据推送方法及系统


[0001]本申请涉及数字教育
，具体而言，涉及一种基于数字教育的大数据推送方法及系统
。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，数字教育成为了教育领域的重要组成部分
。
在线学习平台能够提供方便
、
灵活的学习方式，使得学生可以根据自己的节奏和需求进行学习
。
然而，由于每个学生的学习习惯
、
背景知识和理解能力都有所不同，如何针对每个学生的特性提供个性化的教学支持，成为了当前数字教育面临的一个重要问题
。
[0003]目前，大部分在线学习平台主要通过收集和分析学生的学习行为数据，例如学习时间
、
学习进度
、
答题情况等，来生成教学建议
。
然而，这种方法往往无法准确地反映出学生的学习模式，也不能充分利用先验的学习事件信息
。
此外，由于缺乏有效的相关性分析和推测机制，这些系统往往无法提供精准
、
全面的教学建议
。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于数字教育的大数据推送方法，其特征在于，应用于数字化教育系统，所述方法包括：将目标数字教育用户在预设在线学习节点的先验在线学习节点的多个先验学习事件以及在所述预设在线学习节点跟踪的多个第一学习模式数据进行相关性分析，生成事件相关性分析数据；如果基于所述事件相关性分析数据确定所述多个先验学习事件中具有与第一学习模式数据不相关的目标先验学习事件，基于所述目标先验学习事件进行特征推测，确定所述目标先验学习事件在所述预设在线学习节点之前相联系的第二学习模式数据推测学习节点对应的推测信息，所述推测信息包括所述第二学习模式数据在所述推测学习节点对应的推测学习行为和推测学习表征参数；基于所述第二学习模式数据在所述推测学习节点对应的推测学习表征参数
、
所述目标先验学习事件中的终末学习行为对应的学习表征参数以及所述目标先验学习事件中的目标推测学习行为的持续参数，确定所述推测信息的推测可信值；所述目标推测学习行为用于表征所述目标先验学习事件中终末触发的目标学习行为之后的推测学习行为；如果所述推测可信值不小于设定可信值，对所述第二学习模式数据在所述推测学习节点对应的推测学习行为和所述目标先验学习事件进行学习事件相关性配置，并将各个相关性配置数据作为所述目标数字教育用户的数字教育大数据后推送到对应的大数据服务系统中
。2.
根据权利要求1所述的基于数字教育的大数据推送方法，其特征在于，所述基于所述第二学习模式数据在所述推测学习节点对应的推测学习表征参数
、
所述目标先验学习事件中的终末学习行为对应的学习表征参数以及所述目标先验学习事件中的目标推测学习行为的持续参数，确定所述推测信息的推测可信值，包括：确定所述第二学习模式数据在所述推测学习节点对应的推测学习表征参数与所述目标先验学习事件中的终末学习行为对应的学习表征参数之间的偏离度；基于所述目标推测学习行为的持续参数以及所述偏离度，确定所述推测信息的推测可信值；所述推测信息的推测可信值与所述目标推测学习行为的持续参数为反向关联作用，所述推测信息的推测可信值与所述偏离度为反向关联作用
。3.
根据权利要求1所述的基于数字教育的大数据推送方法，其特征在于，所述多个第一学习模式数据是通过多个在线监控组件采集的；所述如果基于所述事件相关性分析数据确定所述多个先验学习事件中具有与第一学习模式数据不相关的目标先验学习事件，基于所述目标先验学习事件进行特征推测，确定所述目标先验学习事件在所述预设在线学习节点之前相联系的第二学习模式数据推测学习节点对应的推测信息，包括：如果在所述预设在线学习节点所述多个在线监控组件的监控字段区间具有共享字段部分，且基于所述事件相关性分析数据确定所述多个先验学习事件中具有与第一学习模式数据不相关的目标先验学习事件，基于所述目标先验学习事件进行特征推测，确定所述目标先验学习事件在所述预设在线学习节点之前相联系的第二学习模式数据推测学习节点对应的推测信息
。
4.
根据权利要求1所述的基于数字教育的大数据推送方法，其特征在于，所述多个第一学习模式数据是依据多个在线监控组件采集的；所述事件相关性分析数据包括第一相关性特征信息；所述将目标数字教育用户在预设在线学习节点的先验在线学习节点的多个先验学习事件以及在所述预设在线学习节点跟踪的多个第一学习模式数据进行相关性分析，生成事件相关性分析数据，包括：基于所述多个在线监控组件对于各所述先验学习事件的监控服务标签，以及所述多个在线监控组件对于各所述第一学习模式数据的监控服务标签，从所述多个先验学习事件中确定参考学习事件以及从所述多个第一学习模式数据中确定参考学习模式数据；基于所述多个在线监控组件针对所述参考学习事件的监控服务标签以及所述多个在线监控组件针对所述参考学习模式数据的监控服务标签，确定所述参考学习事件与所述参考学习模式数据之间的特征距离；基于所述特征距离，对所述参考学习事件以及所述参考学习模式数据进行学习事件相关性配置，生成所述第一相关性特征信息
。5.
根据权利要求4所述的基于数字教育的大数据推送方法，其特征在于，所述基于所述多个在线监控组件对于各所述先验学习事件的监控服务标签，以及所述多个在线监控组件对于各所述第一学习模式数据的监控...

【专利技术属性】
技术研发人员：易莉，
申请(专利权)人：西昌学院，
类型：发明
国别省市：