System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种个性化教学指导方法、装置、设备、介质及智能手表制造方法及图纸_技高网

一种个性化教学指导方法、装置、设备、介质及智能手表制造方法及图纸

技术编号:41385094 阅读:9 留言:0更新日期:2024-05-20 19:06
本发明专利技术涉及智能教育技术领域,公开了一种个性化教学指导方法、装置、设备、介质及智能手表,方法包括:获取学生的学科领域、学习目标和个性化特征;基于预先构建的大型教学指导模型,根据学科领域、学习目标和个性化特征生成教学策略;根据教学策略对学生进行个性化教学指导。本发明专利技术能够根据每个学生的实际情况进行个性化的教学,有助于提高学生的学习兴趣、学习动力和学习效果,让学生获得优质教育资源,缩小地域差距,且智能手表能够对学生进行随时随地的个性化教学指导,节省家长在传统家教费用上的开支,降低教育成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能教育,具体涉及一种个性化教学指导方法、装置、设备、介质及智能手表


技术介绍

1、目前,市场上已经存在大量智能语音助手,例如苹果的siri、谷歌助手、亚马逊alexa等,已经能够实现语音识别与回应。然而,这些智能助手在教育领域的应用较为有限,主要集中在诸如答疑、翻译等方面。近年来,网络教育平台逐渐兴起,如猿辅导、作业帮等,可以提供在线课程和一对一辅导服务。然而,这些在线辅导和课程大多数仍然依赖于人类老师,无法实现7x24小时全天候服务,且成本相对较高。此外,目前一些智能学习软件虽然通过使用人工智能技术对学生进行学习能力评估、课程推荐等,但是这类软件大多局限于文字互动和问题解答,缺乏真正的对话式教学功能。综上所述,现有技术无法为学生提供具有针对性的个性化教学。


技术实现思路

1、有鉴于此,本专利技术提供了一种个性化教学指导方法、装置、设备、介质及智能手表,以解决现有技术无法为学生提供具有针对性的个性化教学的问题。

2、第一方面,本专利技术提供了一种个性化教学指导方法,方法包括:

3、获取学生的学科领域、学习目标和个性化特征;

4、基于预先构建的大型教学指导模型,根据学科领域、学习目标和个性化特征生成教学策略;

5、根据教学策略对学生进行个性化教学指导。

6、本专利技术实施例提供的个性化教学指导方法,通过根据学生的学科领域、学习目标和个性化特征,利用预先构建的大型教学指导模型生成教学策略,根据教学策略对学生进行个性化教学。本专利技术能够根据每个学生的实际情况进行个性化的教学,有助于提高学生的学习兴趣、学习动力和学习效果,让学生获得优质教育资源,缩小地域差距。

7、在一种可选的实施方式中,教学策略包括:教学进度、教学内容、教学方式和成果测试,根据教学策略对学生进行个性化教学指导的过程中,还包括:获取学生在个性化教学指导过程的教学互动反馈信息,并根据教学互动反馈信息确定学生的学习进度和教学接受程度;识别学生在个性化教学指导过程的情绪状态;根据学习进度和教学接受程度,对教学策略的教学进度和学习内容进行调整;根据情绪状态对教学策略的教学方式进行调整。

8、本专利技术通过对学生的学习进度和学习状况进行实时监测,并针对学生反馈问题及时调整教学策略,能够加强教学互动性,提高教学策略的适用性,有助于提高学生的学习效率,提升学习效果。

9、在一种可选的实施方式中,构建大型教学指导模型,包括:获取教师与学生教学交互过程的教学数据,教学数据包括:学生的学习目标、学生提出的教学问题、教师对应的问题答复和教师为学生提供的教学指导;对教学数据进行清洗、格式化处理和标准化处理;构建语言预训练模型,并在语言预训练模型中部署预设学科知识库;将经过处理的教学数据输入语言预训练模型中进行训练,获得大型教学指导模型。

10、本专利技术通过训练大型教学指导模型,能够准确把握学生的学习状况,为学生提供有针对性的教学和解答,为学生提供更具个性化的学习建议。

11、在一种可选的实施方式中,根据教学策略对学生进行个性化教学指导之后,还包括:通过成果测试评估学生的学习成果;根据学生的学习进度、教学接受程度和学习成果生成学习报告。

12、本专利技术通过生成学习报告,能够对学生学习情况进行跟踪、总结及反馈,有利于学生掌握自身学习情况,发现自身问题,从而调整学习计划,进一步提高学习效果。

13、第二方面,本专利技术提供了一种个性化教学指导装置,装置包括:

14、信息获取模块,用于获取学生的学科领域、学习目标和个性化特征;

15、策略生成模块,用于基于预先构建的大型教学指导模型,根据学科领域、学习目标和个性化特征生成教学策略;

16、教学指导模块,用于根据教学策略对学生进行个性化教学指导。

17、本专利技术实施例提供的个性化教学指导装置,通过根据学生的学科领域、学习目标和个性化特征,利用预先构建的大型教学指导模型生成教学策略,根据教学策略对学生进行个性化教学。本专利技术能够根据每个学生的实际情况进行个性化的教学,有助于提高学生的学习兴趣、学习动力和学习效果,让学生获得优质教育资源,缩小地域差距。

18、第三方面,本专利技术提供了一种计算机设备,包括:存储器和处理器,存储器和处理器之间互相通信连接,存储器中存储有计算机指令,处理器通过执行计算机指令,从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的个性化教学指导方法。

19、第四方面,本专利技术提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机指令,计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的个性化教学指导方法。

20、第五方面,本专利技术提供了一种智能手表,包括:

21、显示模块,用于对智能手表的预设应用进行展示;

22、语音交互模块,用于通过语音收集和语音播放与学生进行教学交互;

23、按钮操作模块,用于获取学生的互动信息;

24、加密模块,用于对学生的用户信息和与学生的教学交互过程进行加密;

25、教学模块,用于部署上述第二方面的个性化教学指导装置,并与显示模块、语音交互模块、按钮操作模块和加密模块进行交互。

26、本专利技术实施例提供的智能手表,通过显示模块、语音交互模块和按钮操作模块与学生进行互动,通过加密模块对交互过程进行加密,并通过部署有个性化教学指导装置的教学模块实现对学生的个性化教学指导。本专利技术提供的智能手表能够对学生进行随时随地的个性化教学指导,节省家长在传统家教费用上的开支,降低教育成本。

27、在一种可选的实施方式中,将个性化教学指导装置部署于智能手表,包括:对个性化教学指导装置内的大型教学指导模型进行量化、蒸馏和剪枝处理,将大型教学指导模型压缩为小型教学指导模型;通过移动端部署框架,将小型教学指导模型转换为适合智能手表运行的预设格式;开发与个性化教学指导装置进行交互的预设应用。

28、本专利技术通过将包含大型教学指导模型的个性化教学指导装置进行轻量化处理后部署于智能手表中,并提供专门的应用,能够摆脱时间和地点的限制,为学生提供随时随地的个性化教学指导。

29、在一种可选的实施方式中,对个性化教学指导装置内的大型教学指导模型进行量化、蒸馏和剪枝处理,包括:通过对个性化教学指导装置内的大型教学指导模型的内部参数进行压缩,对大型教学指导模型进行量化处理;将大型教学指导模型迁移至小型教学指导模型,对大型教学指导模型进行蒸馏处理;删除小型教学指导模型中预设参数,对小型教学指导模型进行剪枝处理。

30、本专利技术通过量化、蒸馏和剪枝,能够将大型教学指导模型进行压缩,从而将大模型轻量化部署于智能手表,不仅能够满足功能丰富的教学指导,还能够打破时间和空间的限制。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种个性化教学指导方法,其特征在于,应用于智能手表,所述方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述教学策略包括:教学进度、教学内容、教学方式和成果测试,所述根据所述教学策略对学生进行个性化教学指导的过程中,还包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,构建所述大型教学指导模型,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述教学策略对学生进行个性化教学指导之后,还包括:

5.一种个性化教学指导装置,其特征在于,所述装置,包括:

6.一种计算机设备,其特征在于,包括:

7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令,所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1至4中任一项所述的个性化教学指导方法。

8.一种智能手表,其特征在于,所述智能手表,包括:

9.根据权利要求8所述的智能手表,其特征在于,将所述个性化教学指导装置部署于所述智能手表,包括:

10.根据权利要求9所述的智能手表,其特征在于,所述对所述个性化教学指导装置内的大型教学指导模型进行量化、蒸馏和剪枝处理,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种个性化教学指导方法,其特征在于,应用于智能手表,所述方法,包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述教学策略包括:教学进度、教学内容、教学方式和成果测试,所述根据所述教学策略对学生进行个性化教学指导的过程中,还包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,构建所述大型教学指导模型,包括:

4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述教学策略对学生进行个性化教学指导之后,还包括:

5.一种个性化教学指导装置,其特征在于,所述装置,包括:

【专利技术属性】
技术研发人员:杨臻都展宏詹莉思毕国强
申请(专利权)人:中国科学院深圳先进技术研究院
类型:发明
国别省市:

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