基于卷积神经网络的教学信息演示方法、计算机设备与流程

本公开的实施例涉及计算机领域，具体涉及基于卷积神经网络的教学信息演示方法、计算机设备。

背景技术：

1、随着智能教学的逐渐普及，学生逐渐通过教学页面获取知识。目前，在向学生演示教学信息时，通常采用的方式为：预先建立好教学信息页面，并直接向学生进行展示。然而，在向学生进行演示教学信息时，通常存在以下问题：未考虑学生群体的类别，导致展示的教学信息页面不符合学生群体的需求；在构建教学信息页面时，通常需要从本地读取资源，存在一定的i/o输入/输出(input/output)消耗，影响性能和体验。

技术实现思路

1、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

2、本公开的一些实施例提出了基于卷积神经网络的教学信息演示方法、计算机设备和计算机可读存储介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

3、第一方面，本公开的一些实施例提供了一种基于卷积神经网络的教学信息演示方法，该方法包括：分别生成目标学生群体的实时学生群体特征表示和离线学生群体特征表示；将上述实时学生群体特征表示和上述离线学生群体特征表示输入至预先训练的学生群体分类神经网络模型中，得到第一学生群体分类信息，其中，上述学生群体分类神经网络模型包括：实时学生群体分类子网络、离线学生群体分类子网络与融合学生群体分类子网络；将上述离线学生群体特征表示、上述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示、上述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示输入至上述学生群体分类神经网络模型中，得到第二学生群体分类信息；基于上述第一学生群体分类信息和上述第二学生群体分类信息，生成上述目标学生群体的学生群体分类信息；根据上述学生群体分类信息，从预先设置的教学信息页面集中选择对应上述学生群体分类信息的教学信息页面作为目标教学信息页面；将上述目标教学信息页面发送至相关联的教学信息演示终端，以进行演示。

4、第二方面，本公开还提供一种计算机设备，上述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在上述存储器上并可被上述处理器执行的计算机程序，其中上述计算机程序被上述处理器执行时，实现如上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

5、第三方面，本公开还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中上述计算机程序被处理器执行时，实现如上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

6、本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的基于卷积神经网络的教学信息演示方法，通过引入伪实时特征表示和伪离线特征表示，从而去除离线特征偏差，提高了生成的学生分类信息的准确率。从而，便于根据学生分类信息，演示符合需求的教学信息。首先，分别生成目标学生群体的实时学生群体特征表示和离线学生群体特征表示。其次，将上述实时学生群体特征表示和上述离线学生群体特征表示输入至预先训练的学生群体分类神经网络模型中，得到第一学生群体分类信息。其中，上述学生群体分类神经网络模型包括：实时学生群体分类子网络、离线学生群体分类子网络与融合学生群体分类子网络。接着，将上述离线学生群体特征表示、上述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示、上述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示输入至上述学生群体分类神经网络模型中，得到第二学生群体分类信息。然后，基于上述第一学生群体分类信息和上述第二学生群体分类信息，生成上述目标学生群体的学生群体分类信息。由此，便于根据学生群体分类信息，选择符合学生需求的教学信息。之后，根据上述学生群体分类信息，从预先设置的教学信息页面集中选择对应上述学生群体分类信息的教学信息页面作为目标教学信息页面。最后，将上述目标教学信息页面发送至相关联的教学信息演示终端，以进行演示。由此，通过引入伪实时特征表示和伪离线特征表示，从而去除离线特征偏差，提高了生成的学生分类信息的准确率。从而，便于根据学生分类信息，演示符合需求的教学信息。

技术特征：

1.一种基于卷积神经网络的教学信息演示方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述离线学生群体特征表示、所述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示、所述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示输入至所述学生群体分类神经网络模型中，得到第二学生群体分类信息，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别生成所述实时学生群体特征表示对应的伪实时学生群体特征表示，以及所述离线学生群体特征表示对应的伪离线学生群体特征表示，包括：

4.一种计算机设备，其中，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-3中任一所述的方法的步骤。

5.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-3中任一所述的方法的步骤。

技术总结
本公开的实施例公开了基于卷积神经网络的教学信息演示方法、计算机设备。该方法的一具体实施方式包括：将实时学生群体特征表示和离线学生群体特征表示输入至学生群体分类神经网络模型中，得到第一学生群体分类信息；将离线学生群体特征表示、伪实时学生群体特征表示、伪离线学生群体特征表示输入至学生群体分类神经网络模型中，得到第二学生群体分类信息；基于第一学生群体分类信息和第二学生群体分类信息，生成目标学生群体的学生群体分类信息；根据学生群体分类信息，从教学信息页面集中选择对应学生群体分类信息的教学信息页面。该实施方式便于根据学生分类信息，演示符合需求的教学信息。

技术研发人员：柴明一
受保护的技术使用者：北京布局未来教育科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16