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申请/专利权人：中电数科科技有限公司
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于学习算法的智能教育设备的引导方法与系统。所述方法包括以下步骤：根据用户学习课程大纲数据进行个性化知识树重构，生成个性化知识学习树；根据个性化知识学习树对用户进行实时答题认知推断，并进行知识掌握得分处理，生成知识点掌握等级数据；根据知识点掌握等级数据进行知识漏洞分析，并进行知识追踪处理，得到知识漏洞修复策略数据；根据知识漏洞修复策略数据进行智能干预引导策略处理，得到智能引导效果评估数据。本发明通过对用户实时学习状态的精准感知，实现自适应式的个性化学习。
主权项：1.一种基于学习算法的智能教育设备的引导方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取用户学习课程大纲数据；根据用户学习课程大纲数据进行知识本体结构化处理，生成知识本体结构数据；根据知识本体结构数据进行个性化知识树重构，生成个性化知识学习树；步骤S2：根据个性化知识学习树进行历史学习知识点提取，得到历史学习知识点数据；根据历史学习知识点数据进行知识点复习题匹配，生成推荐复习题数据；利用历史学习知识点数据对推荐复习题数据进行知识点映射处理，生成知识点-题目映射表数据；根据推荐复习题数据进行交互式学习操作，得到答题行为轨迹数据；步骤S3：基于答题行为轨迹数据对用户进行实时答题状态监测，并进行答题认知推断，生成认知状态类别数据；利用知识点-题目映射表数据对认知状态类别数据进行知识点权重处理，生成知识点认知权重数据；根据知识点认知权重数据进行知识掌握得分处理，生成知识点掌握等级数据；步骤S4：根据认知状态类别数据以及个性化知识学习树构建用户元认知画像；根据知识点掌握等级数据进行知识漏洞分析，生成知识掌握漏洞矩阵；基于知识掌握漏洞矩阵进行知识追踪处理，并进行知识漏洞修复策略生成，得到知识漏洞修复策略数据；步骤S5：用户通过知识漏洞修复策略数据进行知识漏洞修复处理，生成用户知识修复反馈数据；通过用户知识修复反馈数据以及用户元认知画像进行个性化学习任务推荐，得到自适应学习任务推荐数据；根据自适应学习任务推荐数据进行智能干预引导策略处理，得到智能引导效果评估数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中电数科科技有限公司 一种基于学习算法的智能教育设备的引导方法与系统
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