【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种基于人工智能的在线教育方法及系统。
技术介绍
1、随着社会经济的发展和知识经济的兴起，人们对教育的需求越来越强烈，对教育质量和教育资源的要求也越来越高，而传统教育模式和教学方法存在着诸多问题和不足，需要进行改革和创新。随着互联网、移动互联网、大数据、人工智能等信息技术的迅猛发展，在线教育为广大学习者提供了丰富多样的职业培训和技能提升机会，成为了一种新兴的教育方法。在线教育打破了传统教育的时间和空间限制，学习者可以根据自身的时间安排和学习节奏自主选择学习内容和学习方式，同时通过分析使用者的学习行为进行对应的课程推荐，学习者可以获得更加全面和个性化的学习体验。这种个性化推荐可以根据学习者的学习进度、偏好和能力进行调整，使得学习过程更加高效和有针对性。
2、在现有的技术中，协同过滤算法是一种常用的在线课程推荐方法，其本质是基于不同的在线学习用户的课程相似性和项目关联性选择相关的课程进行推荐，而没有考虑到不同的学习者对于不同课程之间的学习状态的反馈效果，导致推荐的不同课程与学习者实际的课程学习存在...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述采集在线教育中若干学习者对于每次学习过程对应的课程的学习行为数据，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述得到每个学习者的学习课程序列，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述得到不同课程之间的联系因子，包括的具体方法为：
5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的在线教育方法，...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述采集在线教育中若干学习者对于每次学习过程对应的课程的学习行为数据，包括的具体方法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述得到每个学习者的学习课程序列，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述得到不同课程之间的联系因子，包括的具体方法为：
5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特征在于，所述得到每个课程的学习行为反馈参数，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的在线教育方法，其特...
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