一种在线教育课程优化排序方法及系统技术方案

发布时间：2025-01-14 08:36

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本发明专利技术涉及计算机技术领域，具体的是一种在线教育课程优化排序方法及系统。所述在线教育课程优化排序方法包括如下步骤：获取学习人员当前的学习方向，根据学习方向确定对应的学习基础单元。获取学习人员的当前学习现状，计算获得学习人员的状态关键词及其对应的学习饱和度值。提取当前学习方向的学习基础单元，并根据其学习关键词及学习人员的状态关键词、学习饱和度值计算推荐指数。对所选学习方向推荐指数大于一个预设阈值的学习基础单元进行收集，组建成优化课程集，并按照推荐指数从大到小进行排序，然后进行推荐。本发明专利技术通过计算推荐指数进行评价，组建成优化课程集，节约学习时间，提高学习效率，可以大大缩小开发成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机，具体涉及一种在线教育课程优化排序方法及系统。

技术介绍

1、在线教育是指通过互联网技术手段，为学生提供便捷、高效的教育服务的方式。在线教育的优势在于打破了地域限制，让学习者无论身处何地，只要有网络，就能享受到高质量的教育资源。近年来，我国在线教育得到了迅速发展，越来越多的学生选择在线学习，主要有以下几点原因：1. 丰富的教学资源：在线教育平台汇集了来自全国各地的名校名师，学生可以根据自己的兴趣和需求选择课程，拓宽知识领域。2. 灵活的学习时间：在线教育允许学生在任何时间、任何地点进行学习，非常适合现代人的生活方式。3. 较低的学习成本：相比传统教育，在线教育的学费往往较低，甚至有些平台是免费的，学生可以节省大量的交通费用。4. 互动性强：在线教育提供了丰富的交流平台，学生可以通过讨论区、问答等工具与其他学员互动，加深对知识的理解。5. 个性化学习：在线教育平台会根据学生的学习行为和习惯，推荐适合他们的学习内容和进度，有利于个性化学习。总的来说，在线教育是一种新兴的教育模式，它不仅满足了学生的学习需求，也为教育行业带来了新的变革。

2、为了优化在线教育课程，我们需要从以下几个方面进行考虑：1. 课程内容：优质的课程内容是吸引和留住学生的关键。因此，我们需要不断更新和改进课程内容，使之更加贴近时代和社会的需求，同时注重知识的深度和广度，满足不同学生的学习需求。2. 教学方法：我们可以采用多种教学方法，如视频讲解、直播授课、互动讨论等，以提高学习的趣味性和互动性。此外，我们还可以引入一些实践性的教学方

3、现有的课程优化都是基于课程本身内容优化，并没有依托学习人员的实际学习特性出发，往往会造成投入过大但是效果不佳。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种在线教育课程优化排序方法，适用于对学习人员复习所学内容推荐，尤其是对单体学习人员进行课程优化及推荐，所述在线教育课程优化排序方法包括如下步骤：

2、s1、获取学习人员当前的学习方向，根据学习方向确定对应的学习基础单元。

3、s2、获取学习人员的当前学习现状，计算获得学习人员的状态关键词及其对应的学习饱和度值s。

4、s3、提取当前学习方向的学习基础单元，并根据其学习关键词及学习人员的状态关键词、学习饱和度值计算推荐指数r。

5、s4、对所选学习方向的学习基础单元推荐指数r大于一个预设的学习基础单元进行收集，组建成优化课程集，并按照推荐指数r从大到小进行排序，然后按照前后顺序进行推荐。

6、优选的：所述学习方向划分可以包括但是不限于学习内容、学习进度、学习模式等等。

7、优选的：学习人员的学习现状获取方法可以包括：获取学习人员的教辅资料，将教辅资料与该学习人员进行绑定并分析，获得学习人员的当前学习现状。

8、优选的：所述的教辅资料可以包括学习人员的练习题和试卷等。

9、优选的：学习人员的状态关键词的获取方法可以包括：对教辅资料内容进行分割获得各个学习内容单元，然后对学习内容单元进行分析，获得其对应的学习基础单元的内容标签，然后根据学习基础单元的内容标签对学习内容单元进行分类，获得此学习内容单元对应的学习方向，然后根据学习方向和内容标签构建获得状态关键词。所以此时的状态关键词为学习方向-内容标签。

10、优选的：所述学习饱和度值s的获得方法可以包括：对一个预设的参考时间段内的具有相同状态关键词进行收集并获得状态关键词集，然后计算获得状态关键词集的学习饱和度值s。

11、优选的：学习饱和度值，其中i为状态关键词集内状态关键词的排序编号，i为状态关键词集中状态关键词的总数量，i=1,2,…,i；j为状态关键词的评价影响因子编号，j为状态关键词的评价影响因子的总数量，j=1,2,…,j；是编号为i的状态关键词且编号为j评价影响因子的数值。

12、优选的：所述评价影响因子可以包括但是不限于比例值影响因子、权重影响因子和占比影响因子等。

13、优选的：所述占比影响因子，其中i为状态关键词的排序编号，i为状态关键词集中状态关键词的总数量，i=1,2,…,i；为状态关键词实际所得分值，为状态关键词对应的满分分值。

14、优选的：学习基础单元的推荐指数，其中n为当前学习基础单元的相关状态关键词集的评价因素的编号，n为状态关键词集的评价因素的总数量，n=1,2,…,n；为编号为n状态关键词集与学习基础单元评价因素的重合度值，此处的评价因素包括学习方向和内容标签，为状态关键词集的因素重合评价权重值，其可以根据实际进行预先设置，其数值一般为1-10。

15、优选的：所述重合度值计算方法可以是状态关键词中编号为n学习关键词内容与对应学习关键词的内容重合比例。

16、本专利技术还提供一种在线教育课程优化排序系统，包括：

17、学习方向选择模块，用于获取学习人员当前的学习方向，根据学习方向确定对应的学习基础单元。

18、学习现状获取模块，用于获取学习人员的当前学习现状，计算获得学习人员的状态关键词及其对应的学习饱和度值s。学习现状获取模块获取学习人员的教辅资料，将教辅资料与该学习人员进行绑定并分析，从而可以获得学习人员的当前学习现状。

19、推荐计算模块，用于提取当前学习方向的学习基础单元，并根据其学习关键词及学习人员的状态关键词、学习饱和度值计算推荐指数r。

20、课程优化模块，用于对所选学习方向的学习基础单元推荐指数r大于一个预设的学习基础单元进行收集，组建成优化课程集，并按照推荐指数r从大到小进行排序，然后按照前后顺序进行推荐。

21、显示模块，用于对优化课程集进行显示。

22、优选的：所述在线教育课程优化排序系统还包括课程分割模块，课程分割模块用于对教育课程进行分割，获得学习基础单元，学习基础单元可以以知识点为基础，每个学习基础单元对应一个知识点。当然也可以对教育课程进行人工分割获得学习基础单元，也可以直接制作时按照知识点制作，具体在此不做赘述。

23、本专利技术的技术效果和优点：本专利技术通过计算推荐指数进行评价，推荐指数大的学习基础单元更加的吻合学习人员的当前学习状况，通过组建成优化本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述在线教育课程优化排序方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述学习方向划分包括学习内容、学习进度和学习模式。

3.根据权利要求1所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，学习人员的学习现状获取方法包括：获取学习人员的教辅资料，将教辅资料与该学习人员进行绑定并分析，获得学习人员的当前学习现状。

4.根据权利要求3所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述的教辅资料包括学习人员的练习题和试卷。

5.根据权利要求1所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，学习人员的状态关键词的获取方法包括：对教辅资料内容进行分割获得各个学习内容单元，对学习内容单元进行分析，获得其对应的学习基础单元的内容标签，然后根据学习基础单元的内容标签对学习内容单元进行分类，获得此学习内容单元对应的学习方向，然后根据学习方向和内容标签构建获得状态关键词。

6.根据权利要求1所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述学习饱和度值S

7.根据权利要求1所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，学习饱和度值，其中i为状态关键词集内状态关键词的排序编号，I为状态关键词集中状态关键词的总数量，i=1,2,…,I；j为状态关键词的评价影响因子编号，J为状态关键词的评价影响因子的总数量，j=1,2,…,J；是编号为i的状态关键词且编号为j评价影响因子的数值。

8.根据权利要求7所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述评价影响因子包括：比例值影响因子、权重影响因子和占比影响因子。

9.一种在线教育课程优化排序系统，其特征在于，包括：

10.根据权利要求9所述的一种在线教育课程优化排序系统，其特征在于，所述在线教育课程优化排序系统还包括课程分割模块，课程分割模块用于对教育课程进行分割，获得学习基础单元，学习基础单元以知识点为基础。

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【技术特征摘要】

1.一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述在线教育课程优化排序方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述学习方向划分包括学习内容、学习进度和学习模式。

4.根据权利要求3所述的一种在线教育课程优化排序方法，其特征在于，所述的教辅资料包括学习人员的练习题和试卷。

6.根据权利要求1所述的一种在线教...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪琳，李冰冰，陶忠娣，孟维晴，
申请(专利权)人：安徽教育网络出版有限公司，
类型：发明
国别省市：

网址：一种在线教育课程优化排序方法及系统技术方案 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/711840

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