基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台及方法与流程

文档序号:11230603阅读:360来源:国知局
基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台及方法与流程

本发明涉及智能课堂领域,具体涉及一种基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台及方法。



背景技术:

当今的智能设备发展如此的迅速,电脑、智能手机、多媒体技术在教育领域中的应用越来越普遍,人们也在不断地研究如何将智能设备与教育更好的结合,达到更高层次的教育模式。在教育改革的不断推进下,国内外很多学校都在教学方式上进行了大量的改进和创新,智能设备进入课堂已经是现在教育的主流,并且得到了广泛的重视。通过对世界范围内的智能设备辅助课堂教育情况的调研,我们发现随着智能设备的不断迭代更新,在教学环境中加入多媒体或者智能设备的模式变得更加多样化,不再局限于播放ppt和教学视频的投影设备相关,而是尝试更多的智能设备例如智能手机、手环、vr(virtualreality)设备、(augmentedreality)设备等等。

传统的教育模式很难提高学生的学习热情,满足学生的学习需求,当下许多课堂上的学生上课态度消极不能够积极融入到老师的授课过程中去,在课堂上不能够及时把问题反馈给老师,课堂教学中教师与学生的互动交流方式滞后,缺少实时的双向交互。并且老师对每位学生的学习情况路径都不是特别了解,没有针对性的教学,丝毫不能够提升学生的学习获取知识的兴趣。如何使学习更为高效、为学生营造个性化的学习空间、通过课堂学习对学生的未来人生产生积极的影响,是我们研究所关注的重点。



技术实现要素:

针对现有技术中的不足,本发明的目的是提供一种基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台及方法,本发明通过在课上和课下的游戏化智能设备的运用为学生提供多样化的学习模式,最大化学生的学习热情;以需求为导向,通过语义技术对创建的知识库进行知识管理,对学生行为数据分析以及分析后的个性化推荐加反馈,实现个性化教育。

本发明的目的是采用下述技术方案实现的:

本发明提供一种基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台,所述平台包括面向结果的知识管理平台;

所述面向结果的知识管理平台为针对个性化数据收集平台中收集到的个性化数据进行整合分析,创建每一个学生和教师的知识库,针对知识库实体数据形成关联,构建知识图谱,运用数据分析技术来搭建具有智能数据检索和分析服务的管理平台。

进一步地,所述平台还包括通过网络进行数据交互的学生端管理子系统和教师端管理子系统,所述学生端管理子系统基于语义知识库,所述学生端管理子系统通过弹幕与摇一摇获取的行为数据以数据可视化的方式实时进行数据展示,使学生对当前课堂情况以及自身行为进行了解;所述教师端管理子系统用于向学生端管理子系统发送讲解内容;所述学生端管理子系统采用智能手机实现;所述教师端管理子系统采用pc端。

进一步地,所述学生端管理子系统包括课上用于发送课上弹幕的弹幕发送模块和用于对不懂知识点摇一摇的学生摇一摇模块;所述弹幕发送模块和学生摇一摇模块均与教师端管理子系统的智能手机进行数据交互。

进一步地,所述语义知识库采用三级树状结构,所述三级树状结构包括第一级的概念层、第二级的属性层以及第三层的教学路径层和学习路径层;

所述概念层包括课程和知识点;所述属性指的是知识点的属性,包括普通属性和特殊属性;所述普通属性包括关键字、知识点名和知识点描述;所述特殊属性包括概念层之间的关系,包括知识点之间的前导、后继和包含关系;

所述教学路径层采用教学大纲,根据实体间的语义关系推导而出;

所述学习路径层由知识管理平台进行维护。

进一步地,所述教师端管理子系统包括用于展示学生弹幕的展示模块、用于讲解学生不懂知识点的教师摇一摇提醒模块和关联当前ppt的关联模块;所述展示模块、提醒模块和关联模块均与学生管理子系统的智能手机进行数据交互。

进一步地,所述学生管理子系统的智能手机能够得到教师管理子系统中当前讲解的所有ppt内容。

进一步地,所述面向结果的知识管理平台包括用于实现不同语言中相同语义的语义结构模型、用于实现基于语义模型的语义描述的科技知识元数据方案模块和通过元数据、自动语义标注技术为数据进行细粒度的处理,进而建立更加全面的知识图谱和知识库;

通过对知识库中实体关系的分析,形成学生个人知识管理树和课程知识管理树;

所述学生个人知识管理树,包括:exercise实体记录学生答题情况和student实体记录学生学习行为情况;

所述课程知识管理树,包括:exercise实体记录所有学生答题情况和student实体记录学生总体学习行为情况;

所述学生个人知识管理树和课程知识管理树均包括:知识推荐模块、用于知识管理可视化的学生个人知识树展示模块和用于学生管理可视化的学生行为分析模块。

本发明还提供一种基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台的管理方法,所述方法包括下述步骤:

第一步,通过多种渠道获得大量的学生端管理子系统和教师端管理子系统数据,并整合多元异构数据,构成数据库;

第二步,对于存储在数据库中的数据,分门别类的进行提取或是建立邻接表分析数据;

第三步,建立关联模型,利用处理后的元异构数据,进行数据关联,建立知识图谱,即语义知识库;

第四步,在知识图谱的基础上,构建学生端管理子系统和教师端管理子系统。

进一步地,所述第一步中:按照国际标准,定义统一的数据格式,定义数据库;将来源不同的数据按照每一记录分别进行转化,再导入到数据库中;对于缺少的词条,在临近项目、网站、数据库中爬取补充,进而得到完整的数据库。

进一步地,所述第三步包括:

提取有价值的关联信息,构建关联模型;

提取关联信息;

建立键值对进行匹配关联。

与最接近的现有技术相比,本发明提供的技术方案达到的有益效果是:

本发明将目光放在了目前最为广泛使用的智能设备:智能手机上。在课上引入智能手机与课堂进行交互并在课后采用游戏化的思维进行课后学习进度的推进,通过二者结合对学生的课堂参与度、积极性、学习热情、学习效率等做出积极的改变,达到提升学习效果的最终目的。

通过在课上和课下的游戏化智能设备的运用为学生提供多样化的学习模式,最大化学生的学习热情;以需求为导向,通过创建知识库进行学生行为数据分析以及分析后的个性化推荐加反馈,实现个性化教育,以用户即学生的心理为出发点,从用户体验的角度,利用游戏化的机制,激励学生参与到教学环节中来,提高学生的学习兴趣和课堂积极性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台的系统架构图;

图2是基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台的系统框图;

图3是形成学习路径层和教学路径层的示意图;

图4是通过数据挖掘方法对个人课程知识管理树进行分析的示意图;

图5是个人知识树展示和学生行为分析示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式,都属于本发明所保护的范围。

第一优选技术方案

本发明提供一种基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理平台,如图1所示,所述系统包括面向结果的知识管理平台;

面向结果的知识管理平台为针对个性化数据收集平台中收集到的个性化数据进行整合分析,创建每一个学生和教师的知识库,针对知识库实体数据形成关联,构建知识图谱,运用数据分析技术来搭建具有智能数据检索和分析服务的管理平台。

优选的,所述平台包括通过网络进行数据交互的学生端管理子系统和教师端管理子系统,所述学生端管理子系统基于语义知识库,所述学生端管理子系统通过弹幕与摇一摇获取的行为数据以数据可视化的方式实时进行数据展示,使学生对当前课堂情况以及自身行为进行了解;所述教师端管理子系统用于向学生端管理子系统发送讲解内容;所述学生端管理子系统采用智能手机实现;所述教师端管理子系统采用pc端。

优选的,所述学生端管理子系统包括课上用于发送课上弹幕的弹幕发送模块和用于对不懂知识点摇一摇的学生摇一摇模块;所述弹幕发送模块和学生摇一摇模块均与教师端管理子系统的智能手机进行数据交互。

优选的,所述语义知识库采用三级树状结构,所述三级树状结构包括第一级的概念层、第二级的属性层以及第三层的教学路径层和学习路径层;

所述概念层包括课程和知识点;所述属性指的是知识点的属性,包括普通属性和特殊属性;所述普通属性包括关键字、知识点名和知识点描述;所述特殊属性包括概念层之间的关系,包括知识点之间的前导、后继和包含关系。

优选的,所述教师端管理子系统包括用于展示学生弹幕的展示模块、用于讲解学生不懂知识点的教师摇一摇提醒模块和关联当前ppt的关联模块;所述展示模块、提醒模块和关联模块均与学生管理子系统的智能手机进行数据交互。

优选的,所述学生管理子系统的智能手机能够得到教师管理子系统中当前讲解的所有ppt内容,学生浏览ppt,当之前讲解的知识点遗忘时,能够在智能手机回顾,不会因为某个先前的知识点而影响后续的学习;ppt的放映实现自动放映,为学生预习新知识或温习旧知识提供方便。

优选的,所述面向结果的知识管理平台包括用于实现不同语言中相同语义的语义结构模型、用于实现基于语义模型的语义描述的元数据方案模块和通过元数据、自动语义标注技术为数据进行细粒度的处理,进而建立更加全面的知识图谱和知识库,最后在知识库的基础上,开发学生端管理子系统和教师端管理子系统。

通过对知识库中实体关系的分析,形成学生个人知识管理树和课程知识管理树;

所述学生个人知识管理树,包括:exercise实体记录学生答题情况和student实体记录学生学习行为情况;

所述课程知识管理树,包括:exercise实体记录所有学生答题情况和student实体记录学生总体学习行为情况;

所述学生个人知识管理树和课程知识管理树均包括:知识推荐模块(包括知识点推荐(优先)、题目难度等级推荐)、用于知识管理可视化的学生个人知识树展示模块和用于学生管理可视化的学生行为分析模块。

第二优选技术方案

基于语义技术和游戏化的智能课堂知识管理系统的实现方法,包括下述步骤:

(1)学生管理子系统发送与课堂相关的弹幕;

(2)教师管理子系统收到学生管理子系统的弹幕并针对弹幕中的不懂问题进行讲解;

(3)教师管理子系统将讲解的内容通过网络发送给学生管理子系统。

步骤(2)包括下述步骤:

1)通过弹幕内容涉及的分词提取弹幕的关键词;

2)对弹幕的关键词进行分析;

3)反馈给学生管理子系统并进行个性化推荐知识,形成知识点的学习路径。

学生管理子系统对知识点不懂时,用学生摇一摇摇动具有学生管理子系统的智能手机;

提醒教师管理子系统对不懂知识点做出讲解的反馈;学生摇一摇的摇动次数达到阈值;采用提醒模块提醒教师管理子系统。

教师管理子系统对不懂知识点做出讲解的反馈。

如图3所示,在图3中,通过数据挖掘对高数、统计和文本挖掘进行前导和后继,通过分类和聚类算法,并且根据属性提取关键词一和关键词二;通过知识管理,语义结构,形成“学习路径”和“教学路径”;

类似总树&学生树

教学路径可以理解为教学大纲,根据实体间的语义关系推导而出

学习路径由知识管理平台维护。

通过对知识库中实体关系的分析,形成学生个人知识管理树以及课程知识管理树

个人知识管理树:exercise实体记录学生答题情况和student实体记录学生学习行为情况

课程知识管理树:exercise实体记录所有学生答题情况和student实体记录学生总体学习行为情况

如图4所示,通过数据挖掘方法对个人/课程“知识管理树”进行分析,如图5所示,包括

知识推荐模块:用于知识点推荐(优先)和题目难度等级推荐;

个人知识树展示模块(知识管理-可视化);

学生行为分析模块(学生管理-可视化)。

本发明按照合作研究的具体内容分为三个部分,即跨语言的语义结构模型、元数据方案、基于机器学习的自然语言处理和语义匹配及标注技术。其中语义结构模型用于实现不同语言中相同语义的科技资源结构化知识表示;元数据方案将实现基于语义模型的语义描述,主要服务于跨语言的智能语义检索和智能推荐系统;而不同语言的自然语言处理和语义匹配与标注则可以实现对于科技资源自动或半自动的语义描述创建及与相关知识库和资源库概念或实体的语义链接。

以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

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