一種信息處理方法及系統與流程

本發明涉及電子技術領域，尤其涉及一種信息處理方法及系統。

背景技術：

目前的網絡教育、考試及學習領域中，診斷部分有老師人工參與，也有基于學習者做題數據進行診斷的；人工參與的，大部分是靠感覺，不準確；學習者做題數據的，數據單一，難以做到準確。因此現有操作方式中，不僅導致網絡教育的學習成本較高，并且也導致了準確性也較低。

技術實現要素：

本發明提供一種信息處理方法及系統，用以解決現有技術中網絡教育的學習成本較高，并且也導致了準確性也較低定位問題。

具體的技術方案如下：

一種信息處理方法，包括：

獲取知識體系圖譜；

基于所述知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果；

根據所述分析診斷結果，生成并輸出學習指示信息。

可選的，在獲取知識體系圖譜之后，并在基于所述知識體系圖譜，對獲取到的學習內容進行分析診斷，并得到分析診斷結果之前，還包括：

獲取鑒權通過的用戶的學習數據；

根據獲取到的所述學習數據，確定用戶的學習路徑，其中，所述學習路徑中至少包含用戶的學習次數和/或學習時間和/或學習順序；

將所述學習路徑保存至指定數據庫。

可選的，獲取知識體系圖譜，包括：

獲取用戶錄入的各知識本體；

確定各知識本體之間的關聯、關系類型以及各知識本體所占的比重，生成所述知識體系圖譜。

可選的，基于所述知識體系圖譜，對獲取到的學習內容進行分析診斷，并得到分析診斷結果，包括：

獲取所述學習數據中的學習路徑以及測試數據；

將所述學習路徑以及測試數據與所述知識體系圖譜進行比對，得到知識錯誤點；

基于所述知識錯誤點以及知識本體之間的關聯、關系類型、比重，得到學習薄弱圖譜；

基于所述知識體系圖譜以及所述學習薄弱圖譜，得到所述分析診斷結果。

可選的，根據所述分析診斷結果，生成并輸出指示信息，包括：

基于所述分析診斷結果中的學習薄弱圖譜，確定知識錯誤點對應的推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序；

生成包含推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序的推薦學習路徑；

生成并輸出包含所述推薦學習路徑的所述學習指示信息。

一種信息處理系統，包括：

知識圖譜錄入裝置，用于獲取知識體系圖譜；

診斷裝置，用于基于所述知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果；

學習指導裝置，用于根據所述分析診斷結果，生成并輸出學習指示信息。

可選的，所述知識圖譜錄入裝置，具體用于獲取鑒權通過的用戶的學習數據；根據獲取到的所述學習數據，確定用戶的學習路徑；將所述學習路徑保存至指定數據庫，其中，所述學習路徑中至少包含用戶的學習次數和/或學習時間和/或學習順序。

可選的，所述知識圖譜錄入裝置，具體用于獲取用戶錄入的各知識本體； 確定各知識本體之間的關聯、關系類型以及各知識本體所占的比重，生成所述知識體系圖譜。

可選的，所述診斷裝置，獲取所述學習數據中的學習路徑以及測試數據；將所述學習路徑以及測試數據與所述知識體系圖譜進行比對，得到知識錯誤點；基于所述知識錯誤點以及知識本體之間的關聯、關系類型、比重，得到學習薄弱圖譜；基于所述知識體系圖譜以及所述學習薄弱圖譜，得到所述分析診斷結果。

可選的，所述學習指導裝置，具體用于基于所述分析診斷結果中的學習薄弱圖譜，確定知識錯誤點對應的推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序；生成包含推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序的推薦學習路徑；生成并輸出包含所述推薦學習路徑的所述學習指示信息。

在本發明中，通過獲取知識體系圖譜，基于知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果，根據分析診斷結果，生成并輸出學習知識信息，業就是通過系統，系統可以根據學習者的學習情況，對學習者的學習數據進行自主的分析，從而準確的向學習者提供學習資料，這樣不僅不需要人工參與，減少了系統的運營成本，并且也提升了學習效率。

附圖說明

圖1為本發明實施例中一種信息處理方法的流程圖；

圖2為本發明實施例中一種信息處理系統的結構示意圖。

具體實施方式

本發明實施例提供了一種信息處理方法及系統，用以解決現有技術中網絡教育的學習成本較高，并且也準確性也較低的問題，本發明實施例提供了一種信息處理方法，該方法包括：獲取知識體系圖譜，基于知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果，根據分析診斷結果，生成并輸出學習知識信息，業就是通過系統，系統可以根據學習者的學習情況，對學習者的學習數據進行自主的分析，從而準確的向學習者提供學習資料，這樣不 僅不需要人工參與，減少了系統的運營成本，并且也提升了學習效率。

下面通過附圖以及具體實施例對本發明技術方案做詳細的說明，應當理解，本發明實施例以及實施例中的具體技術特征只是本發明技術方案的說明，而不是限定，在不沖突的情況下，本發明實施例以及實施例中的具體技術特征可以相互組合。

如圖1所示為本發明實施例中一種信息處理方法的流程圖，該方法包括：

S101，獲取知識體系圖譜；

S102，基于知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果；

S103，根據分析診斷結果，生成并輸出學習指示信息。

具體來講，在學習者登錄系統時，系統將對學習者進行鑒權，在鑒權通過之后，系統將允許學習者登錄系統。在學習者登錄到系統之后，系統的圖譜錄入裝置獲取學習者錄入的知識各個知識本體、考綱等內容。當然各個知識本體可以理解為各個知識點，比如說一元一次方程作為一個知識點，二元一次方程作為一個知識點。

在學習者將各個知識本體錄入到系統中之后，學習者還可以在系統中設置知識關系圖譜，也就是設置各個知識本體之間的關聯、設置各個知識本體之間的關系類型，設置各個知識本體之間的比重等等，這里的知識本體之間的關聯可以是知識點支之間的直接關聯，比如說一元一次函數與一元二次函數之間的之間聯系；還有就是知識本體之間的關系類型，比如說一元一次函數與一元二次函數之間的關系類型為第一關系類型，根據知識本體之間的內容可以設置不同的關系類型。當然此處的關系類型學習者還可以自己定義，此處不做具體的限定。

進一步，除了設置知識本體之間的關聯、關系類型之外，還可以設置知識本體之間的比重，該比重說明了知識本體的重要性，比重所占的比例越高說明該知識本體的重要性越強，在后續診斷時也是一個重要的診斷內容。

另外需要說明的是，上述的知識本體之間的關聯、關系類型以及比重都可以由學習者來設置，當然還是系統根據學習者輸入的知識本體進行自主的分析，并根據分析結果來確定各個知識本體之間的關聯、關系類型以及比重。

基于上述的得到的各個知識本體之間的關聯、關系類型以及比重之后，該系統將生成知識體系圖譜，并給出提示信息，該提示信息可以提示學習者是否確認當前生成的知識體系圖譜，若是學習者確認該知識體系圖譜之后，系統將保存該知識體系圖譜。

進一步，系統除了可以獲取到知識體系圖譜之外，還可以獲取學習者的地理位置信息，以及該地理位置信息對應的大綱以及考綱等內容，具體可以設置大綱以及考綱的格式以及確定考綱以及大綱的能級要求等內容，這些內容可以作為知識體系圖譜中的附加內容，為后續的診斷提供可選條件。

在本發明實施例中，生成的知識體系圖譜可以是如表1所示的內容：

表1

進一步，基于上述生成的知識體系圖譜，系統可以獲取到的學習者的學習數據，該學習數據包含了學習者在系統上的學習次數、學習時間以及學習順序，所以根據獲取到的學習數據可以確定學習者的學習路徑，在獲取到學習路徑之后，系統將該學習路徑保存到指定數據庫，這樣可以保證系統可以及時的調取學習者的學習路徑。

進一步，在本發明實施例中，在系統建立好知識體系圖譜之后，系統將獲取到學習者的學習數據，系統在學習數據中解析出的學習路徑以及測試數據，系統將學習者的學習數據以及測試數據與知識體系圖譜進行對比。通過對比系統將獲知學習者的知識錯誤點，系統該基于知識錯誤點以及知識本體之間的關聯、關系類型、比重，得到學習薄弱圖譜。

比如說，學習者在某幾次測試中在解算一元一次方程時都出現錯誤，通過該錯誤點以及知識體系圖譜，該系統可以確定出一元一次方程為錯誤點，基于知識體系圖譜中的知識本體之間的關聯、關系類型、比重，可以確定出與一元 一次方程關聯的二元二次方程也是一個薄弱點，這樣系統就可以根據學習者的薄弱點確定出學習者的薄弱圖譜。該薄弱圖譜說明了學習者的各個薄弱點，當然也包含了學習者的一些關聯知識本體。

在獲取到學習者的薄弱圖譜之后，該系統將知識體系圖譜以及學習薄弱圖譜進行比對，從而得到學習者的診斷結果。也就是說，系統在獲取到薄弱圖譜之后，系統可以根據薄弱圖譜確定出學習者的學習薄弱點，而在將確定出的薄弱點知識體系圖譜中的知識本體進行匹配，從而就可以確定出一個分析診斷結果。

在系統得到分析診斷結果之后，系統將分析診斷結果中的學習薄弱圖譜，確定知識錯誤點對應的推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序，比如說，學習者在一元一次方程的解題中出現錯誤的頻度較高時，那么一元一次方程作為學習者的薄弱點，那么系統將優先為學習者安排一元一次方程的時間、學習次數以及學習順序，這樣可以保證學習者在薄弱點上的學習時間較多，并且能夠由較多的學習資源來學習薄弱點內容。這樣可以能夠給學習者提供更加具有針對性的學習路徑。

因此，在根據錯誤點系統就可以確定學習者那些內容是需要學習者重點學習的，那些內容是學習者暫時不同學習的內容，從而根據推薦學習路徑，生成并輸出包含推薦學習路徑的學習指示信息，這樣學習者可以根據推薦學習路徑進行對應的學習，當然，在該學習路徑中還可以包含學習資料等信息。

在本發明實施例中，通過獲取知識體系圖譜，基于知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果，根據分析診斷結果，生成并輸出學習知識信息，業就是通過系統，系統可以根據學習者的學習情況，對學習者的學習數據進行自主的分析，從而準確的向學習者提供學習資料，這樣不僅不需要人工參與，減少了系統的運營成本，并且也提升了學習效率。

進一步，在本發明實施例中，系統可以對經過審核的資源標上知識標簽，也就是說，學習者常用的一些學習資源，或者是系統為學習者提供的學習資源都可以被標上知識標簽，在資源被標上知識標簽之后，在學習者學習時，系統將為學習者提供對應知識標簽的資源，從而系統可以給學習者提供常用資源，以便學習者可以更加方便的得到資源，從而提升了學習效率。

對應本發明實施例中一種信息處理方法，本發明實施例還提供了一種信息處理系統，如圖2所示為本發明實施例中一種信息處理系統的結構示意圖，該系統包括：

知識圖譜錄入裝置201，用于獲取知識體系圖譜；

診斷裝置202，用于基于所述知識體系圖譜，對獲取到的學習數據進行分析診斷，得到分析診斷結果；

學習指導裝置203，用于根據所述分析診斷結果，生成并輸出學習指示信息。

進一步，在本發明實施例中，所述知識圖譜錄入裝置201，具體用于獲取鑒權通過的用戶的學習數據；根據獲取到的所述學習數據，確定用戶的學習路徑；將所述學習路徑保存至指定數據庫，其中，所述學習路徑中至少包含用戶的學習次數和/或學習時間和/或學習順序。

進一步，在本發明實施例中，所述知識圖譜錄入裝置201，具體用于獲取用戶錄入的各知識本體；確定各知識本體之間的關聯、關系類型以及各知識本體所占的比重，生成所述知識體系圖譜。

進一步，在本發明實施例中，所述診斷裝置202，獲取所述學習數據中的學習路徑以及測試數據；將所述學習路徑以及測試數據與所述知識體系圖譜進行比對，得到知識錯誤點；基于所述知識錯誤點以及知識本體之間的關聯、關系類型、比重，得到學習薄弱圖譜；基于所述知識體系圖譜以及所述學習薄弱圖譜，得到所述分析診斷結果。

進一步，在本發明實施例中，所述學習指導裝置203，具體用于基于所述分析診斷結果中的學習薄弱圖譜，確定知識錯誤點對應的推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序；生成包含推薦學習次數和/或推薦學習時間和/或推薦學習順序的推薦學習路徑；生成并輸出包含所述推薦學習路徑的所述學習指示信息。

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其 他實施例，都屬于本發明保護的范圍。