就业指导课程的教学内容智能编辑方法

1.本发明涉及智能教学的技术领域，特别涉及就业指导课程的教学内容智能编辑方法。


背景技术：

2.大学教学会设置就业指导课程，帮助学生了解当前的就业形势以及对自身的就业需求有更深入的了解。现有的就业指导课程内容较为单一固定，其无法针对当期的实际就业形势和不同专业领域的学生进行教学内容的适应性调整，使得就业指导课程无法使用就业市场发展的实际需求。虽然授课老师可以对就业指导课程的教学内容进行手动编辑调整，但是无法精确满足实际授课需求，同时课程编辑调整的工作量较大，并且还需要对编辑调整后的教学内容进行重新排版，增加了教学内容编辑调整的耗时，从而影响整个就业指导课程的教学进度。


技术实现要素：

3.针对现有技术存在的缺陷，本发明提供就业指导课程的教学内容智能编辑方法，其根据就业指导课程大纲语义识别得到对应每个章节的关键词，对教学内容数据库包含的教学内容数据进行标识，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息；将教学需求文本对应的关键词与映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与教学需求文本匹配的教学内容数据，并将教学内容数据整合成为就业指导课程的教案文本，以及对教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件，其以就业指导课程大纲为基准，从教学内容数据库中摘选合适的教学内容数据，并结合实际教学需求，得到与之匹配的教学内容数据，这样教学人员只需对课程大纲进行调整即可同步实现对整个教学内容的调整，相比于对课程整体教学内容进行全面编辑调整的方式，能够有效减少教学内容编辑的工作量；还可将匹配的教学内容数据整合和编辑为可视化演示教学课件，实现教学课件的自动生成与排版，缩短教学内容编辑的耗时和提高教学内容编辑的效率与准确性。
4.本发明提供就业指导课程的教学内容智能编辑方法，包括：
5.步骤s1，对就业指导课程大纲进行语义识别处理，得到就业指导课程大纲包含的每个章节对应的关键词；根据所述关键词，对教学内容数据库包含的每个教学内容数据进行标识处理，并根据所述标识处理的结果，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息；
6.步骤s2，对教学需求文本进行语义识别处理，得到所述教学需求文本对应的关键词；将所述教学需求文本对应的关键词与所述映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与所述教学需求文本匹配的教学内容数据；
7.步骤s3，对所有所述匹配的教学内容数据进行整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本；再对所述教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件。
8.进一步，在所述步骤s1中，对就业指导课程大纲进行语义识别处理，得到就业指导
课程大纲包含的每个章节对应的关键词，包括：
9.对就业指导课程大纲进行分段处理，得到所述就业指导课程大纲包含的所有章节段落文本；
10.对每个章节段落文本进行语义识别处理，得到与每个章节段落文本对应的若干关键词；
11.根据预设关键词库，对每个章节段落文本对应的所有关键词进行剔除筛选处理，得到最终与每个章节段落文本对应的关键词。
12.进一步，在所述步骤s1中，根据所述关键词，对教学内容数据库包含的每个教学内容数据进行标识处理，并根据所述标识处理的结果，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息，包括：
13.确定教学内容数据库包含的每个教学内容数据与每个关键词之间的语义关联程度值；若所述语义关联程度值大于或等于预设程度阈值，则对所述教学内容数据添加对应的关键词作为标识信息；
14.根据每个教学内容数据对应的所有标识信息，生成所有关键词与所有教学内容数据之间的映射关系目录信息。
15.进一步，在所述步骤s2中，对教学需求文本进行语义识别处理，得到所述教学需求文本对应的关键词，包括：
16.对来自学生端的教学需求请求进行解析处理，得到具有可识别形式的教学需求文本；
17.对所述教学需求文本进行分段处理，得到若干教学需求文本段落；再对每个教学需求文本段落进行语义识别处理，得到每个教学需求文本段落对应的若干关键词。
18.进一步，在所述步骤s2中，还包括：
19.对所有教学需求文本段落的所有关键词进行语义相似度整合处理，若任意两个关键词之间的语义相似度大于或等于第一预设相似度阈值，则将对应两个关键词整合为一个关键词。
20.进一步，在所述步骤s2中，将所述教学需求文本对应的关键词与所述映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与所述教学需求文本匹配的教学内容数据，包括：
21.将所述教学需求文本对应的所有关键词与所述映射关系目录信息包含的所有关键词进行一一对比，若所述教学需求文本的其中一个关键词与所述映射关系目录信息包含的其中一个关键词之间的语义相似度大于或等于第二预设相似度阈值，则将当前所述映射关系目录信息的关键词对应的教学内容数据作为与所述教学需求文本匹配的教学内容数据；
22.再对所述匹配的教学内容数据进行数据排版规范化处理。
23.进一步，在所述步骤s3中，对所有所述匹配的教学内容数据进行整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本，包括：
24.获取所有所述匹配的教学内容数据相互之间的教学内容逻辑关联信息，根据所述教学内容逻辑关联信息，将所有所述匹配的教学内容数据进行排列整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本。
25.进一步，在所述步骤s3中，获取所有所述匹配的教学内容数据相互之间的教学内
容逻辑关联信息，根据所述教学内容逻辑关联信息，将所有所述匹配的教学内容数据进行排列整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本，包括：
26.步骤s301，利用下面公式(1)，根据所有所述匹配的教学内容数据，获取所述匹配的教学内容数据两两之间的教学内容逻辑关联程度值，
[0027][0028]
在上述公式(1)中，e(a,b)表示第a个匹配的教学内容数据与第b个匹配的教学内容数据之间的教学内容逻辑关联程度值；z(a_i)表示第a个匹配的教学内容数据中的第i个知识点数据的二进制形式；z(b_j)表示第b个匹配的教学内容数据中的第j个知识点数据的二进制形式；i表示第a个匹配的教学内容数据中的知识点总个数；j表示第b个匹配的教学内容数据中的知识点总个数；表示将i的值从1取值到i代入到z(a_i)中，将j的值从1取值到j代入到z(b_j)中得到使得z(a_i)＝z(b_j)时i和j的不同组合个数；max(i,j)表示求取i和j的最大值；
[0029]
步骤s302，利用下面公式(2)，根据所述匹配的教学内容两两之间的教学内容数据逻辑关联程度值，筛选出对所述匹配的教学内容数据进行排列整合的首尾匹配的教学内容数据，
[0030][0031]
在上述公式(2)中，(a,b)表示第a个匹配的教学内容数据和第b个匹配的教学内容数据是对所述匹配的教学内容数据进行排列整合的首尾匹配的教学内容数据；m表示所述匹配的教学内容数据的总个数；表示在a≠b情况下将a的值从1取值到m，将b的值从1取值到m代入到e(a,b)中得到取得最小时的a的值记作a以及b的值记作b；
[0032]
根据所述首尾匹配的教学内容数据中知识点数量小于或等于预设数量阈值的匹配的教学内容数据作为首端数据并且将其对应的匹配的教学内容数据记作第x个匹配的教学内容数据，知识点大于预设数量阈值的匹配的教学内容数据作为尾端数据，并且将其对应的匹配的教学内容数据记作第y个匹配的教学内容数据；
[0033]
步骤s303，利用下面公式(3)，根据所述匹配的教学内容两两之间的教学内容数据逻辑关联程度值，将所有所述匹配的教学内容数据进行排列整合，
[0034][0035]
在上述公式(3)中，l(k)表示第k个匹配的教学内容数据的排列值；e(x,k)表示第x个匹配的教学内容数据与第k个匹配的教学内容数据之间的教学内容逻辑关联程度值；表示e(x,k)在e(x,1)至e(x,m)中从大到小排列的排位值；
[0036]
按照上述排列值对匹配的教学内容数据进行排列整合。
[0037]
进一步，在所述步骤s3中，对所述教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件，包括：
[0038]
选择与所述教案文本匹配的教案演示模板，从所述教案文本中提取得到相应的若
干教案文本内容语句；
[0039]
根据提取得到的所有教案文本内容语句，对所述教案演示模板进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件。
[0040]
相比于现有技术，该就业指导课程的教学内容智能编辑方法根据就业指导课程大纲语义识别得到对应每个章节的关键词，对教学内容数据库包含的教学内容数据进行标识，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息；将教学需求文本对应的关键词与映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与教学需求文本匹配的教学内容数据，并将教学内容数据整合成为就业指导课程的教案文本，以及对教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件，其以就业指导课程大纲为基准，从教学内容数据库中摘选合适的教学内容数据，并结合实际教学需求，得到与之匹配的教学内容数据，这样教学人员只需对课程大纲进行调整即可同步实现对整个教学内容的调整，相比于对课程整体教学内容进行全面编辑调整的方式，能够有效减少教学内容编辑的工作量；还可将匹配的教学内容数据整合和编辑为可视化演示教学课件，实现教学课件的自动生成与排版，缩短教学内容编辑的耗时和提高教学内容编辑的效率与准确性。
[0041]
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
[0042]
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
[0043]
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。
[0044]
图1为本发明提供的就业指导课程的教学内容智能编辑方法的流程示意图。
具体实施方式
[0045]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0046]
参阅图1，为本发明实施例提供的就业指导课程的教学内容智能编辑方法的流程示意图。该就业指导课程的教学内容智能编辑方法包括：
[0047]
步骤s1，对就业指导课程大纲进行语义识别处理，得到就业指导课程大纲包含的每个章节对应的关键词；根据该关键词，对教学内容数据库包含的每个教学内容数据进行标识处理，并根据该标识处理的结果，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息；
[0048]
步骤s2，对教学需求文本进行语义识别处理，得到该教学需求文本对应的关键词；将该教学需求文本对应的关键词与该映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与该教学
需求文本匹配的教学内容数据；
[0049]
步骤s3，对所有该匹配的教学内容数据进行整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本；再对该教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件。
[0050]
上述技术方案的有益效果为：该就业指导课程的教学内容智能编辑方法根据就业指导课程大纲语义识别得到对应每个章节的关键词，对教学内容数据库包含的教学内容数据进行标识，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息；将教学需求文本对应的关键词与映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与教学需求文本匹配的教学内容数据，并将教学内容数据整合成为就业指导课程的教案文本，以及对教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件，其以就业指导课程大纲为基准，从教学内容数据库中摘选合适的教学内容数据，并结合实际教学需求，得到与之匹配的教学内容数据，这样教学人员只需对课程大纲进行调整即可同步实现对整个教学内容的调整，相比于对课程整体教学内容进行全面编辑调整的方式，能够有效减少教学内容编辑的工作量；还可将匹配的教学内容数据整合和编辑为可视化演示教学课件，实现教学课件的自动生成与排版，缩短教学内容编辑的耗时和提高教学内容编辑的效率与准确性。
[0051]
优选地，在该步骤s1中，对就业指导课程大纲进行语义识别处理，得到就业指导课程大纲包含的每个章节对应的关键词，包括：
[0052]
对就业指导课程大纲进行分段处理，得到该就业指导课程大纲包含的所有章节段落文本；
[0053]
对每个章节段落文本进行语义识别处理，得到与每个章节段落文本对应的若干关键词；
[0054]
根据预设关键词库，对每个章节段落文本对应的所有关键词进行剔除筛选处理，得到最终与每个章节段落文本对应的关键词。
[0055]
上述技术方案的有益效果为：在实际课程教学过程中，授课教师可根据实际教学需求预先编辑形成相应的就业指导课程大纲，该就业指导课程大纲包括多个不同章节内容，授课教师可根据实际就业环境形势和不同专业领域的就业市场发展情况，调整相应章节内容。对就业指导课程大纲分段为若干章节段落文本后，对每个章节段落内容进行语义识别，从中提取得到能够表征每个章节段落内容含义的若干关键词。接着以预设关键词库为基准，若章节段落内容对应的关键词存在于预设关键词，则将对应的关键词剔除，最后只保留未被剔除的所有关键词作为章节段落文本最终的关键词，这样能够保证最终确定的关键词与章节段落文本之间的匹配度。其中，该预设关键词库包含的关键词属于经过验证后不满足当前课程教学需求的关键词。
[0056]
优选地，在该步骤s1中，根据该关键词，对教学内容数据库包含的每个教学内容数据进行标识处理，并根据该标识处理的结果，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息，包括：
[0057]
确定教学内容数据库包含的每个教学内容数据与每个关键词之间的语义关联程度值；若该语义关联程度值大于或等于预设程度阈值，则对该教学内容数据添加对应的关键词作为标识信息；
[0058]
根据每个教学内容数据对应的所有标识信息，生成所有关键词与所有教学内容数据之间的映射关系目录信息。
[0059]
上述技术方案的有益效果为：在实际课程教学过程中，教学内容数据库包括大量在就业指导课程教学过程中关联的教学内容数据，每个教学内容数据能够被加工编辑，并且每个教学内容数据可为但不限于是与就业指导课程的教学知识点向对应的文本形式、图片形式或视频形式的教学数据，每个教学内容数据可具有与之唯一匹配的索引信息。将每个教学内容数据的索引信息与每个关键词进行语义关联匹配处理，得到两者之间的语义关联程度值，该语义关联程度值用于表征每个教学内容数据与每个关键词相互之间的语义关联高低，该语义关联程度值越大，表明教学内容数据与关键词之间的语义关联程度越高。当语义关联程度值大于或等于预设程度阈值，则对教学内容数据添加对应的关键词作为标识信息。根据每个教学内容数据自身的标识信息，能够判断其与相应的关键词是否存在关联关系，从而生成所有关键词与所有教学内容数据之间的映射关系目录信息，该映射关系目录信息用于表征关键词与教学内容数据之间的映射关系，便于后续以关键词为基准，准确寻找到相对应的教学内容数据。
[0060]
优选地，在该步骤s2中，对教学需求文本进行语义识别处理，得到该教学需求文本对应的关键词，包括：
[0061]
对来自学生端的教学需求请求进行解析处理，得到具有可识别形式的教学需求文本；
[0062]
对该教学需求文本进行分段处理，得到若干教学需求文本段落；再对每个教学需求文本段落进行语义识别处理，得到每个教学需求文本段落对应的若干关键词。
[0063]
上述技术方案的有益效果为：就业指导课程的学生端能够反馈自身的教学需求请求，该教学需求请求是关于学生端期望在就业指导课程授课期间获得的知识内容。接着对该教学需求请求进行解析处理，即可得到具有可识别形式的教学需求文本，该教学需求文本可为但不限于是学生端期望获得的知识内容文本，并且该知识内容文本具有可识别的文本格式。再对该教学需求文本分段得到的每个教学需求文本段落进行语义识别处理，从中提取得到与每个教学需求文本对应的若干关键词，上述若干关键词能够全面表征每个教学需求文本重要部分内容的含义。
[0064]
优选地，在该步骤s2中，还包括：
[0065]
对所有教学需求文本段落的所有关键词进行语义相似度整合处理，若任意两个关键词之间的语义相似度大于或等于第一预设相似度阈值，则将对应两个关键词整合为一个关键词。
[0066]
上述技术方案的有益效果为：在所有教学需求文本段落对应的所有关键词中，确定任意两个关键词之间的语义相似度，该语义相似度是指两个关键词在语义含义上的相似值。若两个关键词之间的语义相似度大于或等于第一预设相似度阈值，则将对应两个关键词整合为一个关键词，这样能够避免所有教学需求文本段落的所有关键词中存在语义重复的关键词，降低关键词的冗余情况。其中，将两个关键词整合为一个关键词可以是指保留其中一个关键词，而删除另一个关键词。
[0067]
优选地，在该步骤s2中，将该教学需求文本对应的关键词与该映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与该教学需求文本匹配的教学内容数据，包括：
[0068]
将该教学需求文本对应的所有关键词与该映射关系目录信息包含的所有关键词进行一一对比，若该教学需求文本的其中一个关键词与该映射关系目录信息包含的其中一
个关键词之间的语义相似度大于或等于第二预设相似度阈值，则将当前该映射关系目录信息的关键词对应的教学内容数据作为与该教学需求文本匹配的教学内容数据；
[0069]
再对该匹配的教学内容数据进行数据排版规范化处理。
[0070]
上述技术方案的有益效果为：将教学需求文本对应的所有关键词与映射关系目录信息包含的所有关键词进行一一对比，即确定教学需求文本中任意一个关键词与映射关系目录信息中任意一个关键词之间的语义相似度，即两个关键词在语义含义上的相似值。若确定的语义相似度大于或等于第二预设相似度阈值，则将当前映射关系目录信息的关键词自身所对应的教学内容数据作为与该教学需求文本匹配的教学内容数据。通过上述方式，能够得到与该教学需求文本的所有关键词匹配的教学内容数据，为后续生成就业指导课程的教案文本提供可靠的数据基础。而对每个匹配的教学内容数据进行统一模式的数据排版规范化处理，能够提高教学内容数据的版面规范性，减少后续对教案文件进行排版的工作量。
[0071]
优选地，在该步骤s3中，对所有该匹配的教学内容数据进行整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本，包括：
[0072]
获取所有该匹配的教学内容数据相互之间的教学内容逻辑关联信息，根据该教学内容逻辑关联信息，将所有该匹配的教学内容数据进行排列整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本。
[0073]
上述技术方案的有益效果为：对每个匹配的教学内容数据进行教学内容承前启后关系的分析处理，得到所有匹配的教学内容数据相互之间的教学内容逻辑关联信息，再根据教学内容逻辑关联信息，对所有匹配的教学内容数据进行排列整合，以此形成内容完整自洽的教案文本。
[0074]
优选地，在该步骤s3中，获取所有该匹配的教学内容数据相互之间的教学内容逻辑关联信息，根据该教学内容逻辑关联信息，将所有该匹配的教学内容数据进行排列整合处理，得到关于就业指导课程的教案文本，包括：
[0075]
步骤s301，利用下面公式(1)，根据所有该匹配的教学内容数据，获取该匹配的教学内容数据两两之间的教学内容逻辑关联程度值，
[0076][0077]
在上述公式(1)中，e(a,b)表示第a个匹配的教学内容数据与第b个匹配的教学内容数据之间的教学内容逻辑关联程度值；z(a_i)表示第a个匹配的教学内容数据中的第i个知识点数据的二进制形式；z(b_j)表示第b个匹配的教学内容数据中的第j个知识点数据的二进制形式；i表示第a个匹配的教学内容数据中的知识点总个数；j表示第b个匹配的教学内容数据中的知识点总个数；表示将i的值从1取值到i代入到z(a_i)中，将j的值从1取值到j代入到z(b_j)中得到使得z(a_i)＝z(b_j)时i和j的不同组合个数；max(i,j)表示求取i和j的最大值；
[0078]
步骤s302，利用下面公式(2)，根据该匹配的教学内容两两之间的教学内容数据逻辑关联程度值，筛选出对该匹配的教学内容数据进行排列整合的首尾匹配的教学内容数据，
[0079][0080]
在上述公式(2)中，(a,b)表示第a个匹配的教学内容数据和第b个匹配的教学内容数据是对该匹配的教学内容数据进行排列整合的首尾匹配的教学内容数据；m表示该匹配的教学内容数据的总个数；表示在a≠b情况下将a的值从1取值到m，将b的值从1取值到m代入到e(a,b)中得到取得最小时的a的值记作a以及b的值记作b；
[0081]
根据该首尾匹配的教学内容数据中知识点数量小于或等于预设数量阈值的匹配的教学内容数据作为首端数据并且将其对应的匹配的教学内容数据记作第x个匹配的教学内容数据，知识点大于预设数量阈值的匹配的教学内容数据作为尾端数据，并且将其对应的匹配的教学内容数据记作第y个匹配的教学内容数据；
[0082]
步骤s303，利用下面公式(3)，根据该匹配的教学内容两两之间的教学内容数据逻辑关联程度值，将所有该匹配的教学内容数据进行排列整合，
[0083][0084]
在上述公式(3)中，l(k)表示第k个匹配的教学内容数据的排列值；e(x,k)表示第x个匹配的教学内容数据与第k个匹配的教学内容数据之间的教学内容逻辑关联程度值；表示e(x,k)在e(x,1)至e(x,m)中从大到小排列的排位值；
[0085]
按照上述排列值对匹配的教学内容数据进行排列整合。
[0086]
上述技术方案的有益效果为：利用上述公式(1)，根据所有该匹配的教学内容数据，获取该匹配的教学内容数据两两之间的教学内容逻辑关联程度值，进而知晓每个教学内容逻辑之间的关系关联程度，便于后续对教学内容进行整合；然后利用上述公式(2)，根据该匹配的教学内容两两之间的教学内容数据逻辑关联程度值，筛选出对该匹配的教学内容数据进行排列整合的首尾匹配的教学内容数据，从而确保所述教学内容的头和尾，便于对匹配的教学内容数据进行合理智能精准的排列；最后利用上述公式(3)，根据该匹配的教学内容两两之间的教学内容数据逻辑关联程度值，将所有该匹配的教学内容数据进行排列整合，从而完成对匹配的教学内容数据的排列，同时排列的教学内容的知识点是循序渐进的，体现了系统的智能化的特点。
[0087]
优选地，在该步骤s3中，对该教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件，包括：
[0088]
选择与该教案文本匹配的教案演示模板，从该教案文本中提取得到相应的若干教案文本内容语句；
[0089]
根据提取得到的所有教案文本内容语句，对该教案演示模板进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件。
[0090]
上述技术方案的有益效果为：在实际工作中，可选择与教案文本匹配的教案演示模板(比如ppt模板等)，再从教案文本中提取得到相应的若干教案文本内容语句，并将其编辑进入到教案演示模板中，从而得到可视化演示教学课件，提高教学课件编辑的效率和可靠性。
[0091]
从上述实施例的内容可知，该就业指导课程的教学内容智能编辑方法根据就业指
导课程大纲语义识别得到对应每个章节的关键词，对教学内容数据库包含的教学内容数据进行标识，生成关键词与教学内容数据之间的映射关系目录信息；将教学需求文本对应的关键词与映射关系目录信息的关键词进行对比，得到与教学需求文本匹配的教学内容数据，并将教学内容数据整合成为就业指导课程的教案文本，以及对教案文本进行可视化编辑处理，得到可视化演示教学课件，其以就业指导课程大纲为基准，从教学内容数据库中摘选合适的教学内容数据，并结合实际教学需求，得到与之匹配的教学内容数据，这样教学人员只需对课程大纲进行调整即可同步实现对整个教学内容的调整，相比于对课程整体教学内容进行全面编辑调整的方式，能够有效减少教学内容编辑的工作量；还可将匹配的教学内容数据整合和编辑为可视化演示教学课件，实现教学课件的自动生成与排版，缩短教学内容编辑的耗时和提高教学内容编辑的效率与准确性。
[0092]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。