【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据学习处理，特别是一种基于深度学习的课程教学优化方法及系统。
技术介绍
1、随着教育信息化的快速发展，传统的教学模式面临着诸多挑战，现如今，随着人工智能的飞速发展，深度学习与神经网络技术已成为推动教育创新的核心力量，ai神经网络深度学习融合教学实验实训系统应运而生，为高校和职业院校提供了前沿的教学方法。
2、其中，技术申请号为cn201811107772.x的申请文件提供了一种高等数学曲面课程教学优化方法，该方法使用曲面演示教具，该曲面演示教具包括两个支撑件，支撑件包括底座、立柱、固定杆、固定柱、支撑环和支撑板；底座顶部固定安装立柱，两个支撑件的立柱上端通过固定杆相连，立柱上端一侧固定连接一个固定柱；固定柱外圈设有支撑环，支撑环底部设有支撑板，支撑环与固定柱同心设置，支撑环与固定柱之间围成环形槽，相对的两个环形槽内设有展开模块。该方法能够演示出椭球面的形成过程，通过教具的直观演示，给学生留下了深刻的印象，提高学生的学习兴趣。
3、然而，深度学习需要大量高质量的标注数据来训练优化，但在教育场景中，获...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，于所述步骤一中，基于所述预设学科的学习成绩分析所述预设学生对各知识点的掌握程度，其分析方式包括将试卷和/或测试内容按照知识点得分和高频率错题的分析方式进行分析；其中，所述知识点得分的分析方式包括将试卷或测试内容按照知识点进行分类，明确每个知识点的考查范围；
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，于所述步骤一中，所述学习行为包括课前学习行为、课堂学习行为、课后学习行为和长期学习行
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【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，于所述步骤一中，基于所述预设学科的学习成绩分析所述预设学生对各知识点的掌握程度，其分析方式包括将试卷和/或测试内容按照知识点得分和高频率错题的分析方式进行分析；其中，所述知识点得分的分析方式包括将试卷或测试内容按照知识点进行分类，明确每个知识点的考查范围；
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，于所述步骤一中，所述学习行为包括课前学习行为、课堂学习行为、课后学习行为和长期学习行为；
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，于所述步骤五中，根据所述答题用时，将预设学生对已掌握的知识点的掌握程度进行评估，包括设定标准答题用时，其设定方式包括根据题目难度和/或知识点复杂程度进行设定；还包括分析预设学生的实际答题用时与标准答题用时的差异；其中，若预设学生实际答题用时低于标准答题用时且正确率高，则判定预设学生对对应知识点掌握程度高；
5.如权利要求4所述的一种基于深度学习的课程教学优化方法，其特征在于，当判定预设学生对对应知识点掌握程度低时，将所述知识点进行拆分，并根据所拆分的知识点分析所述预设学生的学习行为，预测所述预设学生于其中某知识点的潜在问题，并根据所预测的潜在问题，于未来时段的课程教学中对与所述潜在问题对应的知识点进行重点讲解。
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【专利技术属性】
技术研发人员：杨淑萍，郝浪，周夕琳，李丽，方悦，肖吉，殷文康，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：
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