基于区块链的智能学习系统的制作方法

本发明涉及智能学习领域，尤其涉及一种基于区块链的智能学习系统。

背景技术：

目前随着人工智能，5g万物互联，区块链等科技的迅猛发展，新的技术更新快，跨度大难度高，对高层次复合型人才需求剧增，而如何能快速培养出真正贴合企业需求的人才成当务之急。

然而高校教育中，教师评定是以职称，学术为导向的，导致大学的课程陈旧且更新慢，与企业实际需求脱节严重。企业希望招进去马上能上手做事，但多数大学生是眼高手低。这样就催生了许多以满足企业实际需求，实用为主的培训班。然而培训班现在存在问题，采取的是填鸭式的短期集训，培训内容面广但是很基础，企业常感觉培训后的学生，什么都会一点，但都很肤浅不深入，与企业匹配度不高，导致企业更喜欢招有工作经验的。更有甚者，一些培训公司虚假宣传，技术做假，让家长，公司对培训公司常常不太信任，评价偏负面。

学生在培训完后，准备面试找工作了，面对面试官的提问时，常感觉不知怎么答，如何答，答不到重点，大脑乱成一锅粥。面试回来后想针对性的复习，但是回看上课的视频和笔记，花了很多时间去查找，找不到对应知识点的讲解，或则虽有但是不知道哪个知识点可用来回答该问题。想把已学习的内容复习一下，但是发现老师课程视频上讲的很多东西都淡忘了，从头来一遍要花许多时间，没有一个清晰的关键知识点的脉络框架。

技术实现要素：

本发明解决的技术问题是提供一种能把企业研发需求与学生的学习内容精准匹配，让学生能用更少时间学到更需要知识，从容面对面试和工作，重建社会对教育培训的信任的基于区块链的智能学习系统。

为解决上述技术问题，本发明提供的基于区块链的智能学习系统包括：

知识点模块，用于建立知识点的内容。

图谱模块，用于把多个所述知识点模块组合起来。

面试模块，用于根据用户的面试情况，评测用户的水平，给出优化后的学习路径建议。

优选的，所述知识点模块包括：

核心单元，用于描述知识点是什么和或为什么用它。

原理实现单元，用于描述知识点的机制原理或具体的实现步骤。

视频单元，用于用视频课程方式讲解所述知识点模块，可根据学生的水平，提供多个所述视频课程来选择。

优选的，所述知识点模块还包括：

类比单元，用于将知识点用类比的方式，通俗易懂的表示出来。

使用注意单元，用于描述知识点的优缺点，适用场合，限制条件，或注意事项。

优选的，所述知识图谱模块包括：

嵌套单元，用于把多个所述的知识点模块以嵌套方式组合起来。

折叠显示单元，用于实现所述知识图谱模块中的知识点模块，是折叠显示，还是展开显示。

优选的，所述知识图谱模块还包括：

视频匹配单元，用于在所述视频单元中选择一个视频与所述知识点模块匹配。

视频过渡单元，用于在连续播放的两个所诉知识点模块的视频间，生成过渡的视频。

优选的，所述面试模块包括：

面试单元，用于接收面试官远程的在线提问或模拟面试官的在线提问。

测评单元，用于根据用户在所诉面试单元的的回答情况，生成测评报告。

建议单元，用于根据所诉测评报告，生成优化后的学习路径建议。

优选的，所述基于区块链的智能学习系统还包括：

区块链模块，用于把学习过程，通过区块链技术记录下来。

优选的，所述区块链模块包括：

学习过程单元，用于把用户学习过程的数据信息，记录在区块链中。

面试记录单元，用于把用户在所诉面试模块的数据信息，记录在区块链中。

就业单元，用于把用户的就业的数据信息，记录在区块链中。

优选的，所述基于区块链的智能学习系统还包括：

收集分析模块，用于收集企业在研发或面试中需要人才必备的知识或技能，或未来技术发展中的重要知识，再利用大数据和人工智能从中分析精炼出关键的多个知识点。

优选的，所述基于区块链的智能学习系统还包括：

课程合成模块，用于根据选择的项目，重新组合所述的知识图谱模块中的多个所述的知识点模块，生成新的学习课程。

优选的，所述课程合成模块包括：

项目单元，用于根据不同的教学目标，建立对应的项目。

合成单元，用于根据所诉的项目单元，对所诉的知识图谱模块中的多个所诉知识点模块，进行优化组合，设置所诉的知识点模块是折叠显示状态，还是展开显示状态，建立学习的边界，生成新的课程。

优选的，所述课程合成模块还包括：

调整单元，用于根据用户的交互指令，调整课程难易程度或速度节奏，重新优化组合，生成新的课程。

与相关技术相比较，本发明提供的基于区块链的智能学习系统具有如下有益效果：

所述有益效果，是围绕着“更少时间”，“学到”“更需要”三个关键词展开的，以实现企业研发需求与学生的学习内容精准匹配。

让学生学习的知识是“更需要”的，何为更需要，能帮助学生面试和工作的，才是更需要的。通过所诉收集分析模块，确保知识点是直接针对面试和工作的。通过所述面试模块，使学习更具针对性，快速弥补短板，学更需要的知识。

让学生学习的知识花“更少时间”，通过所诉项目单元和所诉合成单元，采用项目驱动方式，以项目为核心来优化组合知识点，大幅删减无关知识点，核心知识点采用嵌套方式，逐级展开阶梯式深入学习，次要知识点采用折叠方式显示，控制学生的学习边界，节省学习时间。避免了许多培训机构的培训内容面广但肤浅的问题，并能满足企业对深度和高匹配度的要求。通过所述建议单元和所述视频匹配单元，可让学生快速高效的找到对应的知识点学习。

让学生能真正的“学到”知识。通过所述类比单元和所诉视频匹配单元，让学习更容易学懂。通过所诉调整单元，学生可根据自己情况调整难度，更容易学会。通过所诉嵌套单元和所诉折叠显示单元，让学生更易把握知识的脉络。从宏观到微观，从外到内，逐渐展开深入，让学生能真正的学会知识，面试时回答问题才能答到点子上。通过所诉面试模块，让学生明白为何而战，激发学习激情。通过所诉区块链模块，让学生知道学习过程会被企业看到且不可篡改，倒逼学生去努力表现获得企业认可，从而确保能真正的学到知识。

本发明中的各个模块是相互协同促进的，有一加一大于二的效果，在我们实际教学中运用效果不错。尤其是后诉的具体实施方式中的测评单元52和建议单元53。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的基于区块链的智能学习系统的结构示意图。

如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。

具体实施方式

为了便于更好地理解本发明，下面将结合相关实施例附图对本发明进行进一步地解释。附图中给出了本发明的实施例，但本发明并不仅限于上述的优选实施例。相反，提供这些实施例的目的是为了使本发明的公开面更加得充分。在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

请结合参阅图1，其中，图1为本发明第一实施例提供的基于区块链的智能学习系统100的结构示意图，包括：

收集分析模块10，用于收集企业在研发或面试中需要人才必备的知识或技能，或未来技术发展中的重要知识，再利用大数据和人工智能从中分析精炼出关键的多个知识点。

设计该模块初衷是，根据企业的真实需求，精选出来的知识点，才是学生最需要的知识点。

知识点模块20，用于建立知识点的内容，它是建立在所诉收集分析模块10基础上的。

核心单元21，用于描述所诉的知识点模块20是什么和或为什么。设计该单元初衷是，学生找工作时，面试官常问某知识点是什么，和为什么用它。例如：面试官问，什么是中断机制，为什么要用中断机制，它帮我们解决的什么问题。而学生常常答不上来，原因是学习大量知识后，学生淹没在许多知识的细节里，未能从思想方法上去认识，导致面试失败。

学习任何知识点，可以弱化实现细节，但一定要清楚知识点是什么，为什么要设计它，它帮我们解决什么问题。只有这样，面试才能从容面对，创新创造才有可能，故称为核心单元。

类比单元22，用于将知识点用类比的方式，通俗易懂的表示出来。设计该单元初衷是，知识点的定义，常常比较抽象，只有通过用身边熟悉的东西打比喻才能让学生更易理解。

例如：中断机制比较抽象，你可类比为，中断机制就像你正在玩游戏，突然电话来了，会打断你，当你接完电话后，可继续玩游戏。中断指的就是中间打断，你接电话的过程对应的就是中断处理程序。类比的方式，是学生能快速学懂的关键。

原理实现单元23，用于描述知识点的机制原理，或具体的实现步骤.

使用注意单元24，用于描述知识点的优缺点，或适用场合，或限制条件，或注意事项。

视频单元25，用于用视频课程方式讲解所述知识点模块，可根据学生的水平，提供多个所述视频课程来选择。例如:在电脑上录制一个几分钟的视频来讲解知识点。再针对学习能力弱的学生录制一个更细致基础的视频，把讲课的步骤更细化，基本概念做一些解释多打比喻。

而针对学习能力强的学生录制一个更加深入的，跳跃更大，节奏更快的视频。如果学生在学习中，觉得不太能听懂，可以在调整单元43中把难度调低，视频匹配单元33会让知识点匹配到视频单元23中更细致基础的视频。而如果学生觉得太简单了，可以在调整单元43中把难度调高，会自动匹配到节奏更快讲得更深入的视频。

知识图谱模块30，用于把多个所述知识点模块组合起来。例如有4个知识点：机器学习，线性回归，主成分分析，聚类。而其中线性回归，主成分分析，聚类都属于机器学习的具体方法。

我们就把它们都组合放在机器学习里。折叠时只能看到机器学习，展开后才能看到具体的细节，如线性回归，主成分分析，聚类。知识点很多时，我们可多层嵌套。

嵌套单元31，用于把多个所述的知识点模块以嵌套方式组合起来。

折叠显示单元32，折叠显示单元，用于实现所述知识图谱模块30中的知识点模块，是折叠显示，还是展开显示，所述折叠显示，是指把包含的子知识点模块的信息都隐藏了，只显示关键的信息，例如，只显示所述核心单元21的信息，所述展开显示，是指显示知识点模块所包含的子知识点模块的信息。可以采用点击知识点模块处按钮方式，实现折叠显示和展开显示的切换。但当合成单元42把知识点模块设置为折叠显示状态时，用户是不能用点击按钮方式展开的，相当于把该知识点锁住了，告诉用户无需深入了解该知识点，从而设定了学习的边界，节约了学习时间。

视频匹配单元33，用于在所述视频单元25中选择一个视频与所述知识点模块20匹配。

设计所述视频匹配单元33，视频单元25，嵌套单元31，和折叠显示单元32的初衷是，采用嵌套可折叠，视频碎片化方式，让学生更能宏观把控知识的脉络，把握关键点，例如：学生学了很多内容，但去面试时不知如何答，答不到重点。

面试官最常问的就是，某某机制是什么为什么要用它，它帮我们解决什么问题。通过折叠嵌套方式，可让学生更清楚关键点在那。折叠后会把它嵌套的子知识点都隐藏起来，只显示核心单元，学生更能把握知识点的核心信息。当未设置折叠状态和展开状态时，用户可点击对应位置，实现切换，学习时默认是折叠状态，随着学习深入，可逐渐展开。这样用户通过折叠和展开的不断切换，各知识点间关系脉络就很清楚了。

另当设置知识点是折叠状态时，用户是不能展开的，这样可以设定学习的边界，例如，次要知识点可设置为折叠状态，阻止用户学习里面的子知识点的信息，节约了学习时间。嵌套可折叠的知识图谱和相应的碎片化的讲解视频，可以大大减少学习时间，实现哪里不懂看哪里。

模块化碎片化的知识点和对应的讲解视频，方便了老师通过组合方式构建新项目课程的知识图谱，节约了老师研发新课程时间，因老师不用重复讲解知识点，只需考虑知识点如何组合，和知识点的过渡；也促进了精品知识点的打造，因只有精品的知识点组合后的效果才好。

视频过渡单元34，用于在连续播放的两个所诉知识点模块的视频间，生成过渡的视频。可以总结出多种过渡视频，让老师来选择合适的。

例如：上一个知识点视频讲的是机器学习，接下来要讲解的是机器学习的几种学习方法，如线性回归，主成分分析，聚类。我们可以录制一个通用的过渡视频，如“接下来我们来看看具体的实现方法，第一个是”，后面跟上线性回归的讲解视频。

讲解完后，再加通用过渡视频“我们再来看一下第二个实现方法”，以此类推。知识点下面有几个子知识点，我们软件上很容易通过列表或树的遍历等数据结构来获取。知识点的关系我们可以通过软件上设置属性标签来实现。

如果刚讲完知识点视频是卷积神经网络，后面要更具体是实现步骤，我们可以录制一个通用的过渡视频，如“那我们具体的实现步骤有那些呢”。我们可以更根据知识点模块间的语义关系，设定不同的标签，如因果关系，实现步骤，实现方法等等，并录制对应通用过渡视频。当老师在合成单元42中，优化组合知识点时，可设置知识点间的所述语义关系。

课程合成模块40，用于根据选择的项目，重新组合所述的知识图谱模块中的多个所述的知识点模块，生成新的学习课程。设计该模块的初衷是：在通过大数据和人工智能分析提供参考基础上，通过有丰富经验的老师在设计优化组合，方便老师重用已有的知识点模块，快速构建新的教学课程。例如知识点“人脸识别”，在机器人项目，在安防监控项目中都会用到，可以重用。

再例如，知识点“梯度下降”，在多个人工智能算法中大量用到，可重用。再根据实际项目中用到知识点嵌套方式串联起来，就形成新的课程。

项目单元41，用于根据不同的教学目标，建立对应的项目。例如，老师根据企业对嵌入式人工智能不同方向岗位的需求设置不同项目，如无人车项目，无人机项目，智能社区项目，人脸识别项目，服务机器人项目等。

合成单元42，用于根据所诉的项目单元，对所诉的知识图谱模块中的多个所诉知识点模块，进行优化组合，设置所诉的知识点模块是折叠显示状态，还是展开显示状态，建立学习的边界，生成新的课程。

设计该单元初衷是：可让老师录制视频课程时，先把知识点的视频录制好，以后根据企业需要，开发新课程时，只需根据项目录制串接组合知识点的视频，知识点可重用，更加高效，更利于精品知识点的打造。

调整单元43，用于根据用户的交互指令，调整课程难易程度或速度节奏，重新优化组合，生成新的课程。

设计该单元的初衷是：我们总认为经人工智能处理后推荐的学习方案是最优的，其实用户未必就一定适应，只有用户自己才知道那种教学的方式是最舒服的。所以设计了所述调整单元。用户可根据自己接受能力调节视频的难度和节奏，调节后会自动挑选一个所诉视频单元25的视频，通过所诉视频匹配单元33，与对应的知识点匹配起来。最后学生在合成的新课程中看到就是调整后的视频。

面试模块50，用于根据用户的面试情况，评测用户的水平，给出优化后的学习路径建议。设计该模块的初衷是，通过面试官的提问，让学生明确知道企业关心的是什么。通过测评报告，让学生知道欠缺了那些知识点，短板在那。

通过建议单元，让学生能用最少时间把短板补上。

面试单元51，用于接收面试官远程的在线提问或模拟面试官的在线提问。例如，学生可在电脑端或手机端，通过远程视频方式，接收真实企业的面试官的提问并回答，也可用以前面试官提问的录制视频来提问，也可通过文字，语音方式模拟企业面试官的提问。

测评单元52，用于根据用户在所诉面试单元的的回答情况，生成测评报告。例如：面试官问的问题的，通过语音转文字，再通过搜索知识图谱中类似意思的关键字进行匹配，定位到知识点模块后。我们通过聚类算法，把相关的知识点赋予了不同的权重。再通过学生的回答里的关键字通过语音转文字，再搜索相应或相关知识点模块中的类似意思关键字，得到一个匹配度的值，通过这些值来评估学习回答等级。当然在前期会不太准，需要通过人工方式进行大量数据的标注，再通过不断的学习训练，得到一个较准确的abcd等级的评价。如果学生说的关键词不准确，会影响测评成绩，这样也倒逼学生要对知识点模块关键词的准确掌握。从而实现学生在后面实际线下的面试中，回答问题时，能几句话或几个关键词就能答到点子上，“言简刚中”。

建议单元53，用于根据所诉测评报告，生成优化后的学习路径建议。我们的知识图谱模块采用的时嵌套折叠的树状结构管理，其实已经把知识点间关系明确的限定了，学习路径建议容易给出。例如，测评单元把某知识点评级为d，则把给该节点的位置标记出来，而知识图谱是嵌套折叠方式的，其父节点，兄弟节点，子节点很清楚。我们可根据等级建议他看那些知识点，如评为最低的e级，可以建议学生从祖父知识点，父知识点，子知识点的顺序来看视频。

等级如评为b，则看该知识点本身即可。也可让学生根据需要点选播放看视频。学生如果能力弱就看视频讲解，如果理解力强，无需看视频，通过知识图谱中的文字信息，即可在很短时间内掌握。这就是知识点标准化细分，配合碎片化的讲解视频的力量。如果没有知识图谱，学生就没有知识脉络快速获取知识点，如果没有视频碎片化，当看文字不懂时就要看整个老师的上课视频，视频很长，要反复的快进查找，浪费时间。当有了知识图谱和匹配的知识点视频时，相当于你哪里不懂了，有个老师可以问，老师针对你的问题，组合必要知识点，在短短几分钟把问题讲明白。我们通过知识图谱嵌套折叠+视频碎片化，让机器智能化，逐渐接近真人老师的在线答疑的效果。

区块链模块60，用于把学生的学习过程，通过区块链技术记录下来。

通过利用区块链技术，永久的记录保存用户的数据，及时给出更完善的学习建议，可让用户知道自己的学习情况，和努力方向。区块链技术记录了用户从学习过程，到面试，到就业的所有信息。让学生，家长和企业，对我们的培训效果能有透彻了解，可查证，不可篡改，不用担心虚假宣传，重建信任。企业通过记录的视频查看，可更全方位的评估学生是否适合他们的岗位.企业和学生能更精准高效的对接，配对成功率大增。因整个过程都记录且不可篡改，学生为了得到企业认可，学习过程中会更积极主动。区块链需记录的内容，

举例如下：把学生的学习过程，如学习了多少知识点，做了几个实验，失败了几次，学习的速度记录下来。

把面试情况都记录下来，如模拟面试，或真实的公司面试官远程面试提了什么问题，学生的回答情况，测评结果，学生花了多少时间把短板补上，的数据信息都记录下来，做到透明化，方便学生，企业，家长做评估。

把学习后，学生的就业情况，如公司，岗位，负责的项目，待遇，用区块链技术记录下来，不能篡改，让家长企业能够信任我们。学生为了得到企业认可，也会积极主动去学习。

学习过程单元61，用于把用户整个学习过程的数据信息，永久保存在区块链中，不可被篡改。

例如所诉调整单元43的调整情况都可用区块链记录下来。

面试记录单元62，用于把用户在所诉面试模块的表现情况的数据信息，永久保存在区块链中，不可被篡改。

就业单元63，用于把用户通过所述的基于区块链的智能学习系统的学习提升后，找到的就业的公司，岗位和工资待遇的数据信息，永久保存在区块链中，不可被篡改。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思下，利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换，或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。