【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子信息领域，特别是涉及一种学习路径生成方法、装置、可读存储介质及电子设备。
技术介绍
1、传统的教学方式通常采用统一的教学大纲和教学方法对学生进行指导，这样不仅忽略了学生的主体性，难以满足不同学生的学习需求，而且容易使学生缺乏个性化、创新能力不足，因此，让学生从原来填鸭式的学习模式中解放出来，提高学习的个性化，满足不同学生的学习需求和兴趣，变得尤为重要。随着科技的进步，互联网技术在越来越多的领域得到应用并取得了瞩目的成绩，实现了教育方式和学习方式从线下到线上的转变。如何根据学生自身的自身学习情况进行学习路径规划，提高个人学习能力是线上学习模式的重点。
2、目前的学习路径规划，一般是根据目标学生的做题信息得出与目标学生水平相当的相似学生，然后根据相似学生的学习过程信息，筛选出适合目标学生可学习的知识点集合，最后根据目标学生对知识点的掌握程度进行排序得出目标学生的学习路径。这种路径规划方式没有考虑到个人学习能力和学习习惯的差异，不能很好的匹配到学生的个人学情。
技术实现思路
1、鉴于上述状况，有必要针对现有技术中学习路径规划方式没有考虑到个人学习能力和学习习惯的差异，不能很好的匹配到学生的个人学情的问题，提供一种学习路径生成方法、装置、可读存储介质及电子设备。
2、本专利技术提供了一种学习路径生成方法，包括：
3、根据目标学生的学习行为数据匹配至少一个与之学习行为相似的相似学生；
4、根据每个相似学生以及目标学生的学习行为
5、计算所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率；
6、基于所述最优知识点集合以及所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率确定目标学生的学习路径。
7、进一步的，上述学习路径生成方法，其中，所述根据每个相似学生以及目标学生的学习行为数据确定所述目标学生基于学习频次的最优知识点集合的步骤包括：
8、根据所述目标学生的学习行为数据，统计目标学生的练习题目集合，以及基于相似学生的学习行为数据，统计相似学生的练习题目集合；
9、根据所述目标学生的练习题目集合以及相似学生的练习题目集合，得出多个候选知识点集合；
10、根据所述目标学生的学习行为数据，确定所述目标学生对各个所述候选知识点集合中各个知识点分别对应的当前掌握水平和学习频次；
11、根据各个所述相似学生对应的学习行为数据，确定所述候选知识点集合中各个知识点分别对应的平均掌握水平；
12、根据所述候选知识点集合中各个知识点的平均掌握水平，以及所述目标学生对所述候选知识点集合中各个知识点的当前掌握水平和对各个知识点的学习频次，计算各个所述候选知识点集合基于学习频次的学习收益得分；
13、根据各个所述候选知识点集合基于学习频次的学习收益得分，得出所述目标学生最优知识点集合。
14、进一步的，上述学习路径生成方法，其中，所述目标学生对各个所述候选知识点集合中各个知识点分别对应的当前掌握水平eki的计算公式为：
15、；
16、其中：j表示知识点的难度，m表示知识点难度总数，pj表示难度为j的知识点的做题百分比，diffj表示难度为j的知识点对应的具体难度值，qj表示难度为j的知识点的做题正确率，w表示难度为j的知识点的学习次数总数；
17、各个知识点分别对应的平均掌握水平eqi的计算公式为：
18、；
19、其中，n表示相似学生的数量，kal表示第l个相似学生的知识点掌握水平，siml表示第l个相似学生与该目标学生的兴趣相似度。
20、进一步的，上述学习路径生成方法，其中，所述计算所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率的步骤包括：
21、根据所述目标学生的做题时间和做题次数信息计算各个知识点的记忆率，所述目标学生对知识点的记忆率计算公式为：
22、；
23、其中：x表示知识点的学习次数；t表示最后一次学习知识点的时间与当前时间的间隔；rx(t)表示当前时间目标学生对知识点的记忆率，即知识点学习了x次后过了t时间后的记忆率；k表示知识保留率；c1表示第一次学习知识点的时间和第二次学习知识点的时间间隔长度；c2表示记忆随时间间隔长度增加的乘性常数。
24、进一步的，上述学习路径生成方法，其中，所述基于所述最优知识点集合以及所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率确定目标学生的学习路径的步骤包括：
25、根据所述目标学生的学习行为数据，确定所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点分别对应的当前掌握水平；
26、根据各个所述相似学生对应的学习行为数据，确定所述最优知识点集合中各个知识点分别对应的平均掌握水平；
27、根据所述最优知识点集合中各个知识点分别对应的平均掌握水平以及所述目标学生对所述最优知识点集合中的各个知识点分别对应的当前掌握水平，确定各个知识点的偏移分数；
28、根据各个知识点的偏移分数以及所述目标学生对各个知识点的记忆率确定最终的学习路径。
29、进一步的，上述学习路径生成方法，其中，所述根据各个知识点的偏移分数以及所述目标学生对各个知识点的记忆率确定最终的学习路径的步骤包括：
30、根据知识点偏移分数和知识点记忆率计算各个知识点推荐分数score，公式为：
31、
32、其中：
33、scorei表示第i个知识点的推荐分数，ri表示第i个知识点的记忆率，kagi表示第i个知识点的偏移分数，α、β和γ为调整系数；
34、对各个知识点推荐分数进行从大到小排序，得到知识点排序列表，根据所述知识点排序列表确定所述目标学生学习的知识点学习路径。
35、本专利技术还公开了一种学习路径生成装置，包括：
36、匹配模块，用于根据目标学生的学习行为数据匹配至少一个与之学习行为相似的相似学生；
37、第一确定模块，用于根据每个相似学生以及目标学生的学习行为数据确定所述目标学生基于学习频次的最优知识点集合；
38、计算模块，用于计算所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率；
39、第二确定模块，用于基于所述最优知识点集合以及所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率确定目标学生的学习路径。
40、进一步的，上述学习路径生成装置，所述第一确定模块具体用于：
41、根据所述目标学生的学习行为数据，统计目标学生的练习题目集合，以及基于相似学生的学习行为数据，统计相似学生的练习题目集合；
42、根据所述目标学生的练习题目集合以及相似学生的练习题目集合，得出多个候选知识点集合；
43、根据所述目标学生的学习行为数据，确定所述目标学生对各个所本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种学习路径生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述根据每个相似学生以及目标学生的学习行为数据确定所述目标学生基于学习频次的最优知识点集合的步骤包括：
3.如权利要求2所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述目标学生对各个所述候选知识点集合中各个知识点分别对应的当前掌握水平eki的计算公式为：
4.如权利要求1所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述计算所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率的步骤包括：
5.如权利要求1所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述基于所述最优知识点集合以及所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率确定目标学生的学习路径的步骤包括：
6.如权利要求5所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述根据各个知识点的偏移分数以及所述目标学生对各个知识点的记忆率确定最终的学习路径的步骤包括：
7.一种学习路径生成装置，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的学习路径生成装置，其特征在于，所述第一确定模块具体用
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有程序，所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1－6任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种学习路径生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述根据每个相似学生以及目标学生的学习行为数据确定所述目标学生基于学习频次的最优知识点集合的步骤包括：
3.如权利要求2所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述目标学生对各个所述候选知识点集合中各个知识点分别对应的当前掌握水平eki的计算公式为：
4.如权利要求1所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述计算所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知识点的记忆率的步骤包括：
5.如权利要求1所述的学习路径生成方法，其特征在于，所述基于所述最优知识点集合以及所述目标学生对所述最优知识点集合中各个知...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴子宾，张少华，廖晰，马亚男，曾俊，张耀文，张逸琦，盛银雪，林桐，王胜宇，张力达，
申请(专利权)人：紫光摩度教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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