一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法及其装置与流程

本申请属于电子教学技术领域，具体涉及一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法及其装置。

背景技术：

电子化教学是使用现代化的设备、器材，通过对信息的储存、传输、调解和再现技术所进行的教学。电子化教学能够更好的对教师讲义进行展现，吸引学生的注意力，增加教学的生动性和趣味性。

通常的电子化教学是通过教师采用固定的讲义为固定班级的学生进行授课，在授课过程中也是向学生推送固定的习题进行练习。因此，虽然电子化教学改善了传统教学中的讲义展示和习题推送方式，但并不能够实现在教师讲课过程中，针对学生习题练习的答案，考察学生的知识节点掌握情况。现有的电子化教学无法实现在教学过程中，自适应地调整教学情况，包括自适应地调整针对学生知识点掌握情况的教师讲义，自适应地调整学生线上习题的推荐，自适应地调整学生在线上课的班级。

因此，如何实现在教学过程中，自适应的调整教学情况，成为现有技术中亟需解决的技术问题。

技术实现要素：

本申请实施例解决的技术问题之一在于提供一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法及其装置，其能够根据对象反馈信息对教学进行自适应调整，提高教学效率，降低教学成本。

本申请实施例提供一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法，包括：

针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点；

根据所述知识节点之间的依赖关系，制作所述知识节点之间的树状结构目录的知识图谱；

获得学生反馈信息中的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整。

在本申请一具体实施例中，所述针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点包括：

获得教学内容数据中的题目，并将题目依据不可切分原则拆分为至少一个知识节点；

去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

在本申请一具体实施例中，所述针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点还包括：

将所述教学内容数据中所涉及的知识节点分别设置知识节点标签。

在本申请一具体实施例中，所述去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点包括：

根据所述知识节点标签，获得所述教学内容数据中的题目中所涉及到的知识节点；

去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

在本申请一具体实施例中，所述获得教学内容数据中的题目，并将题目依据不可切分原则拆分为至少一个知识节点还包括：

将教学内容数据中的题目根据难易程度设置难易程度标签，其中难易程度标签至少一级以上。

在本申请一具体实施例中，获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整包括：

依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教师讲义的动态调整；和/或

依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行学生答题题目的动态调整；和/或

依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行学生所在班级的动态调整。

在本申请一具体实施例中，所述获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值包括：

根据学生知识节点的历史掌握值、当前答题数据对错值和当前题目的难易程度值获得学生知识节点的当前掌握值；

根据学生知识节点的当前掌握值、每一个未答题目难易程度值获得学生教学内容数据中每一个未答题目的知识节点掌握增益值；

对比每一个未答题目的知识节点掌握增益值，确定最大知识节点掌握增益值为知识节点掌握评价值。

在本申请一具体实施例中，所述根据学生知识节点的当前掌握值、每一个未答题目难易程度值获得学生教学内容数据中每一个未答题目的知识节点掌握增益值包括：

根据学生知识节点的当前掌握值的开方值确定教学内容数据中每一个未答题目的对错权重值，其中对错权重值的数值在0到1之间；

根据知识节点的当前掌握值、每一个未答题目的对错权重值和每一个未答题目难易程度值确定每一个未答题目的知识节点掌握值；

根据每一个未答题目的知识节点掌握值与知识节点的当前掌握值之差确定每一个未答题目的知识节点掌握增益值。

在本申请一具体实施例中，所述根据学生知识节点的当前掌握值获得学生教学内容数据中每一个题目的知识节点掌握增益值还包括：更新学生知识节点的当前掌握值为学生知识节点的历史掌握值。

在本申请一具体实施例中，所述对比每一个未答题目的知识节点掌握增益值，确定最大知识节点掌握增益值为知识节点掌握评价值还包括：

向学生动态推荐根据知识节点掌握评价值确定的下一道题目。

在本申请一具体实施例中，所述根据学生知识节点的历史掌握值、当前答题数据对错值和当前题目的难易程度获得学生知识节点的当前掌握值包括：

根据系统数据库中存储的多个其他学生的历史数据产生的平均知识节点掌握值确定学生知识节点的历史掌握值的初始值。

对应上述方法，本申请提供一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置，包括：

知识节点拆分模块，用于针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点；

图谱制作模块，用于根据所述知识节点之间的依赖关系，制作所述知识节点之间的树状结构目录的知识图谱；

教学调整模块，用于依据所述知识图谱获得不同对象反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整。

本申请实施例针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。根据所述知识节点之间的依赖关系，制作所述知识节点之间的树状结构目录的知识图谱。从而，可以根据学生对教学内容的学习情况获得学生反馈信息中的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整。本申请实施例能够根据对象反馈信息对教学进行自适应调整，提高教学效率，降低教学成本。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法一实施例流程图；

图2是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中步骤s1的一实施例流程图；

图3是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中原始教学内容数据的示意图；

图4是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中拆分后的教学内容数据的示意图；

图5是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中步骤s1的另一实施例流程图；

图6是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中网状的知识图谱的示意图；

图7是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中步骤s12一实施例流程图；

图8是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中步骤s3一实施例流程图；

图9是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置一实施例结构图；

图10是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置中知识节点拆分模块一实施例结构图；

图11是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置中知识节点拆分模块另一实施例结构图；

图12是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置中知识节点去重单元一实施例结构图；

图13是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置中教学调整模块另一实施例结构图；

图14是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法所应用的电子设备的硬件结构图；

图15是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法一应用场景的流程图；

图16至图19是本申请提供的一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法中推荐题目的示意图。

具体实施方式

本申请实施例针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。根据所述知识节点之间的依赖关系，制作所述知识节点之间的树状结构目录的知识图谱。从而，可以根据学生对教学内容的学习情况获得学生反馈信息中的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整。本申请实施例能够根据对象反馈信息对教学进行自适应调整，提高教学效率，降低教学成本。

尽管本申请能够具有许多不同形式的实施例，但在附图中显示并且将在本文详细描述的特定实施例，应该理解，这种实施例的公开应该被视为原理的示例，而非意图把本申请限制于显示和描述的特定实施例。在以下的描述中，相同的标号用于描述附图的几个示图中的相同、相似或对应的部分。

如本文所使用，术语“一个”或“一种”被定义为一个(种)或超过一个(种)。如本文所使用，术语“多个”被定义为两个或超过两个。如本文所使用，术语“其他”被定义为至少再一个或更多个。如本文所使用，术语“包含”和/或“具有”被定义为包括(即，开放式语言)。如本文所使用，术语“耦合”被定义为连接，但未必是直接连接，并且未必是以机械方式连接。如本文所使用，术语“程序”或“计算机程序”或类似术语被定义为设计用于在计算机系统上执行的指令序列。“程序”或“计算机程序”可包括子程序、函数、过程、对象方法、对象实现、可执行应用、小应用程序、小服务程序、源代码、目标代码、共享库/动态加载库和/或设计用于在计算机系统上执行的其它指令序列。

在整个本文件中对“一个实施例”、“某些实施例”、“实施例”或类似术语的提及表示结合实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个本说明书的各种地方的这种词语的出现不必表示相同的实施例。另外，所述特定特征、结构或特性可非限制性地在一个或多个实施例中以任何合适的方式组合。

如本文所使用，术语“或者”应该被解释为是包括性的或者表示任何一种或任何组合。因此，“a、b或者c”表示“下面的任何一种：a；b；c；a和b；a和c；b和c；a，b和c”。仅当元件、功能、步骤或动作的组合以某种方式固有地相互排斥时，将会发生这种定义的例外。

为了使本领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

下面结合本申请附图进一步说明本申请具体实现。

参见图1，本申请一实施例提供一种应用于电子教学中的数据自适应调整方法，包括：

s1、针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

通常教师的讲义是针对教学内容数据进行准备的，因此授课内容均与所述教学内容数据相关，所述教学内容数据所包含的知识节点为教学中教师向学生传授的知识内容。

具体地，本申请对教师的讲义进行解析，对知识点进行拆分，分解出教学内容数据中所涉及的知识节点。

在本申请一具体实现中，参见图2，所述步骤s1包括：

s11、获得教学内容数据中的题目，并将题目依据不可切分原则拆分为至少一知识节点。

具体地，所述步骤s11还包括：

将全部教学内容数据中的题目根据难易程度设置难易程度标签，其中难易程度标签至少一级以上。

s12、去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

所述重复知识节点为在不同的题目中多次出现的相同的知识节点，去除除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点也就是对于在不同的题目中多次出现的知识节点，仅保留一个。

参见图3为原始教学内容数据，参见图4为解析后的教学内容数据。

在本申请另一具体实现中，参见图5，所述步骤s1还包括：

s13、将所述教学内容数据中所涉及的知识节点分别设置知识节点标签。

具体的，所述标签位于知识节点的开头或者结尾部分，用于标志所述知识节点的内容，以便进行遍历查找。

具体地，参见图7，所述步骤s12包括：

s121、根据所述知识节点标签，获得所述全部教学内容数据中的题目中所涉及到的知识节点。

s122、去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

s2、根据所述知识节点之间的依赖关系，制作所述知识节点之间的树状结构目录的知识图谱。

具体地，所述依赖关系为各个知识节点之间，在知识掌握上的连贯性和相关性。比如，“数轴上点的距离”这一知识节点和“数轴上的简单平移”这一知识节点具有强依赖关系。而“数轴上点的距离”这一知识节点和“通过距离确定点坐标”这一知识节点具有弱依赖关系。

具体地，所述知识节点之间依赖关系的强弱为根据所述知识节点之间的连贯性和相关性强弱。例如，学生掌握第一知识节点后，更加容易的掌握第二知识节点，则认为第一知识节点与第二知识节点具有强依赖关系。

例如，所述知识图谱可以如图6所示，黑色线为强依赖关系，灰色线为弱依赖关系。

本申请建立的树状结构目录，便于对所述知识图谱进行遍历，获得对象反馈信息中各个知识节点的掌握评价值。

s3、依据所述知识图谱获得不同对象反馈信息中的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整。

在本申请再一具体实现中，参见图8，所述步骤s3包括：

s31、依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教师讲义的动态调整。和/或，

s32、依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行学生答题题目的动态调整。和/或，

s33、依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行学生所在班级的动态调整。

因此，本申请可以根据不同学生的答题情况，自适应的调整教师讲义、答题题目以及学生所在班级，从而自适应对教学进行调整，提高教学效率。

具体地，所述知识节点掌握评价值具体为：

根据学生知识节点的历史掌握值、当前答题数据对错值和当前题目的难易程度值获得学生知识节点的当前掌握值；

根据学生知识节点的当前掌握值、每一个未答题目难易程度值获得学生教学内容数据中每一个未答题目的知识节点掌握增益值；

对比每一个未答题目的知识节点掌握增益值，确定最大知识节点掌握增益值为知识节点掌握评价值。

所述根据学生知识节点的当前掌握值、每一个未答题目难易程度值获得学生教学内容数据中每一个未答题目的知识节点掌握增益值包括：

根据学生知识节点的当前掌握值的开方值确定全部教学内容数据中每一个未答题目的对错权重值，其中对错权重值的数值在0到1之间；

根据知识节点的当前掌握值、每一个未答题目的对错权重值和每一个未答题目难易程度值确定每一个未答题目的知识节点掌握值；

根据每一个未答题目的知识节点掌握值与知识节点的当前掌握值之差确定每一个未答题目的知识节点掌握增益值。

所述根据学生知识节点的当前掌握值获得学生教学内容数据中每一个题目的知识节点掌握增益值还包括：更新学生知识节点的当前掌握值为学生知识节点的历史掌握值。

所述对比每一个未答题目的知识节点掌握增益值，确定最大知识节点掌握增益值为知识节点掌握评价值还包括：

向学生动态推荐根据知识节点掌握评价值确定的下一道题目。

所述根据学生知识节点的历史掌握值、当前答题数据对错值和当前题目的难易程度获得学生知识节点的当前掌握值包括：

根据系统数据库中存储的多个其他学生的历史数据产生的平均知识节点掌握值确定学生知识节点的历史掌握值的初始值。

参见图9，对应上述方法，本申请一实施例提供一种应用于电子教学中的数据自适应调整装置，包括：

知识节点拆分模块91，用于针对教学内容数据进行数据解析，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

图谱制作模块92，用于根据所述知识节点之间的依赖关系，制作所述知识节点之间的树状结构目录的知识图谱。

教学调整模块93，用于依据所述知识图谱获得不同对象反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教学自适应调整。

通常教师的讲义是针对教学内容数据进行准备的，因此授课内容均与所述教学内容数据相关，所述教学内容数据所包含的知识节点为教学中教师向学生传授的知识内容。

具体地，本申请对教师的讲义进行解析，对知识点进行拆分，分解出教学内容数据中所涉及的知识节点。

在本申请一具体实现中，参见图10，所述知识节点拆分模块91包括：

知识节点获取单元911，用于获得教学内容数据中的题目，并将题目依据不可切分原则拆分为至少一知识节点。

具体地，所述知识节点获取单元911还用于

将全部教学内容数据中的题目根据难易程度设置难易程度标签，其中难易程度标签至少一级以上。

知识节点去重单元912，用于去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

所述重复知识节点为在不同的题目中多次出现的相同的知识节点，去除除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点也就是对于在不同的题目中多次出现的知识节点，仅保留一个。

参见图3为原始教学内容数据，参见图4为解析后的教学内容数据。

在本申请另一具体实现中，参见图11，所知识节点拆分模块91还包括：

知识节点标示单元913，用于将所述教学内容数据中所涉及的知识节点分别设置知识节点标签。

具体的，所述标签位于知识节点的开头或者结尾部分，用于标志所述知识节点的内容，以便进行遍历查找。

具体地，参见图12，所述知识节点去重单元912包括：

第一去重子单元9121，用于根据所述知识节点标签，获得所述全部教学内容数据中的题目中所涉及到的知识节点。

第二去重子单元9122，用于去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

具体地，所述依赖关系为各个知识节点之间，在知识掌握上的连贯性和相关性。比如，“数轴上点的距离”这一知识节点和“数轴上的简单平移”这一知识节点具有强依赖关系。而“数轴上点的距离”这一知识节点和“通过距离确定点坐标”这一知识节点具有弱依赖关系。

具体地，所述知识节点之间依赖关系的强弱为根据所述知识节点之间的连贯性和相关性强弱。例如，学生掌握第一知识节点后，更加容易的掌握第二知识节点，则认为第一知识节点与第二知识节点具有强依赖关系。

例如，所述知识图谱可以如图6所示，黑色线为强依赖关系，灰色线为弱依赖关系。

本申请建立的树状结构目录，便于对所述知识图谱进行遍历，获得对象反馈信息中各个知识节点的掌握评价值。

在本申请再一具体实现中，参见图13，所述教学调整模块93包括：

讲义调整单元931，用于依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行教师讲义的动态调整。和/或。

题目调整单元932，用于依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行学生答题题目的动态调整。和/或，

班级调整单元933，用于依据所述知识图谱获得学生反馈信息的知识节点掌握评价值，并根据所述知识节点掌握评价值进行学生所在班级的动态调整。

因此，本申请可以根据不同学生的答题情况，自适应的调整教师讲义、答题题目以及学生所在班级，从而自适应对教学进行调整，提高教学效率。

具体地，所述知识节点掌握评价值具体为：

根据学生知识节点的历史掌握值、当前答题数据对错值和当前题目的难易程度值获得学生知识节点的当前掌握值；

根据学生知识节点的当前掌握值、每一个未答题目难易程度值获得学生教学内容数据中每一个未答题目的知识节点掌握增益值；

对比每一个未答题目的知识节点掌握增益值，确定最大知识节点掌握增益值为知识节点掌握评价值。

所述根据学生知识节点的当前掌握值、每一个未答题目难易程度值获得学生教学内容数据中每一个未答题目的知识节点掌握增益值包括：

根据学生知识节点的当前掌握值的开方值确定全部教学内容数据中每一个未答题目的对错权重值，其中对错权重值的数值在0到1之间；

根据知识节点的当前掌握值、每一个未答题目的对错权重值和每一个未答题目难易程度值确定每一个未答题目的知识节点掌握值；

根据每一个未答题目的知识节点掌握值与知识节点的当前掌握值之差确定每一个未答题目的知识节点掌握增益值。

所述根据学生知识节点的当前掌握值获得学生教学内容数据中每一个题目的知识节点掌握增益值还包括：更新学生知识节点的当前掌握值为学生知识节点的历史掌握值。

所述对比每一个未答题目的知识节点掌握增益值，确定最大知识节点掌握增益值为知识节点掌握评价值还包括：

向学生动态推荐根据知识节点掌握评价值确定的下一道题目。

所述根据学生知识节点的历史掌握值、当前答题数据对错值和当前题目的难易程度获得学生知识节点的当前掌握值包括：

根据系统数据库中存储的多个其他学生的历史数据产生的平均知识节点掌握值确定学生知识节点的历史掌握值的初始值。

图14是本申请应用于电子教学中的数据自适应调整方法的电子设备的硬件结构示意图。根据图14所示，该设备包括：

一个或多个处理器1410以及存储器1420，图14中以一个处理器1410为例。

应用于电子教学中的数据自适应调整方法的设备还可以包括：输入装置1430和输出装置1430。

处理器1410、存储器1420、输入装置1430和输出装置1440可以通过总线或者其他方式连接，图14中以通过总线连接为例。

存储器1420作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，其文如本申请实施例中的应用于电子教学中的数据自适应调整方法对应的程序指令/模块(例如，附图8所示的知识节点拆分模块81、图谱制作模块82、教学调整模块83)。处理器1410通过运行存储在存储器1420中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例应用于电子教学中的数据自适应调整方法。

存储器1420可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据应用于电子教学中的数据自适应调整装置的使用所创建的数据等。此外，存储器1420可以包括高速随机存取存储器1420，还可以包括非易失性存储器1420，例如至少一个磁盘存储器1420件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器1420件。在一些实施例中，存储器1420可选包括相对于处理器1410远程设置的存储器1420，这些远程存储器1420可以通过网络连接至音效模式选择装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置1430可接收输入的数字或字符信息，以及产生与应用于电子教学中的数据自适应调整装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置1440可包括扬声器等设备。

所述一个或者多个模块存储在所述存储器1420中，当被所述一个或者多个处理器1410执行时，执行上述任意方法实施例中的应用于电子教学中的数据自适应调整方法。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。

本申请实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于:

(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iphone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:pda、mid和umpc设备等，例如ipad。

(3)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如ipod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。

(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

(14)其他具有数据交互功能的电子装置。

下面通过本申请一具体应用场景进一步说明其实现。

参见图15，本申请应用于自适应调整学生的答题题目，包括：

151、获得教学内容数据中的题目，并将题目依据不可切分原则拆分为至少一知识节点。

152、去除所述教学内容数据中题目所涉及的知识节点中的重复知识节点，获得所述教学内容数据中所涉及的知识节点。

153、将所述教学内容数据中的题目都设置知识节点标签。

154、根据所述知识节点之间依赖关系的强弱，将所述教学内容数据中所涉及的知识节点制作为网状的知识图谱。

155、依据所述知识图谱获得不同对象反馈信息的知识节点所涉及题目的正确答题数量，并根据所述正确答题数量，利用knewton推荐引擎进行学生答题题目的动态调整。

例如，给学生a推荐“绝对值的代数意义”这个知识节点下的题目，如图16所示。学生做错了，又推荐了一道“绝对值的代数意义”的题目，如图17所示。学生做对了，但是无法判断学生是否掌握这个知识节点，所以继续推荐“绝对值的代数意义”的题目，如图18所示。学生做错了，因此判断该学生没有掌握这个知识节点，于是推送这个知识节点的前置知识节点“求一个数的绝对值”的题目，如图19所示。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

本领域的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、装置(设备)、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照实施例的方法、装置(设备)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的变更和修改。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。