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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明涉及云计算辅助语文教学技术领域，具体为基于云平台的语文教学系统，基于云平台的语文教学系统包括社群结构分析模块、资源动态匹配模块、学习效率评估模块、教学内容智能分发模块、资源效能优化模块、学习行为模式挖掘模块和教学资源更新模块。本发明中，实现对社群动态的深入理解与精准的资源匹配，以及对教学内容分发的智能调整，提升资源利用效率和个性化学习体验，系统可以根据学生活跃度和特征动态推荐学习资源，使教学材料更加贴合学生需求，通过对学习习惯的挖掘与分析，教学资源得到持续优化，确保内容更新及时，吸引学生参与，不仅优化了资源分配，还增强了学习的针对性和效率，为学生提供了更加丰富和定制化的语文学习路径。

主权项：1.基于云平台的语文教学系统，其特征在于，所述基于云平台的语文教学系统包括：社群结构分析模块基于社群内的交流互动数据，识别小组内的密集互动子集群，利用网络中心性指标识别核心参与者，生成核心参与者与子集群关系图；资源动态匹配模块基于所述核心参与者与子集群关系图，根据子集群的活跃度和核心参与者的特征，动态匹配和推荐学习资源，生成资源匹配结果；学习效率评估模块基于所述资源匹配结果，对匹配后资源的使用情况进行评估，结合学生的学习成绩和互动频次，计算学习效率，生成学习效率提升方案；教学内容智能分发模块基于所述学习效率提升方案，根据学生的学习进度和偏好，结合智能分发算法，自动调整语文教学内容的发布频率和难度，生成定制化教学内容分发计划；资源效能优化模块基于所述定制化教学内容分发计划，采用资源优化算法，分析语文教学资源的使用效果，包括视频、文档、练习题的覆盖面和受欢迎程度，优化资源配置，生成资源优化及再分配策略；学习行为模式挖掘模块基于所述资源优化及再分配策略，分析学生对差异教学资源的使用模式，识别学习习惯，生成学习行为模式记录；教学资源更新模块基于所述学习行为模式记录，定期检查和更新教学资源库，引入最新的教学理念和素材，保证内容的时效性和吸引力，生成云平台教学资源更新日志；所述核心参与者与子集群关系图包括学习小组间的互动密度、小组内的活跃成员标识和关键资源交换节点，所述资源匹配结果包括学习小组的资源需求概况、匹配资源的分类和每项资源对应的推荐依据，所述学习效率提升方案包括针对差异学习效率层级的定制化提升措施、预计影响的学习小组和提升效率的预期目标，所述定制化教学内容分发计划包括分发内容的针对性设计细节、预定的分发时间安排和目标学习群体的具体划分，所述资源优化及再分配策略包括待优化资源的具体类型、资源优化后的目标分配方案和优化实施的具体步骤和期望成效，所述学习行为模式记录包括学习行为类型、行为特征描述和对学习效果影响的关键行为因素，所述云平台教学资源更新日志包括更新后的关键资源项目、更新实施的时间点和更新操作的原因和目标；所述社群结构分析模块包括互动数据收集子模块、子集群识别子模块、核心参与者识别子模块；所述互动数据收集子模块基于社群内的交流互动数据，进行数据的收集和整理，包括讨论帖子、回复、共享资料的频率和质量，生成互动数据集；所述子集群识别子模块基于互动数据集，对数据进行分析，识别小组内密集互动的子集群，生成子集群关系结构；所述核心参与者识别子模块基于子集群关系结构，利用网络中心性指标分析识别每个子集群中的核心参与者，包括核心学生和教师，生成核心参与者与子集群关系图；所述资源动态匹配模块包括活跃度分析子模块、特征匹配子模块、资源推荐子模块；所述活跃度分析子模块根据核心参与者与子集群关系图，进行子集群的活跃度分析，捕获子集群内部的互动频率和参与度，生成子集群活跃度记录；所述特征匹配子模块基于子集群活跃度记录，分析核心参与者的特征，包括学习偏好、历史互动数据和资源使用习惯，生成核心参与者特征映射表；所述资源推荐子模块根据核心参与者特征映射表，根据子集群的活跃度和核心参与者的特征动态匹配和推荐学习资源，生成资源匹配结果；所述学习效率评估模块包括资源使用反馈分析子模块、学习成绩与互动频次分析子模块、效率提升方案制定子模块；所述资源使用反馈分析子模块基于资源匹配结果，分析语文学习资源使用情况，包括资源的访问次数、学生的学习时长和资源反馈评价，生成资源反馈详细记录；所述学习成绩与互动频次分析子模块基于资源反馈详细记录，结合学生的学习成绩记录和互动频次数据，识别学习资源使用与学习成绩、互动频次之间的相关性，生成学习成效关联分析结果；所述效率提升方案制定子模块基于学习成效关联分析结果，制定学习效率提升措施，包括调整学习资源分配、增加互动机会和优化学习路径，生成学习效率提升方案；所述教学内容智能分发模块包括学习进度分析子模块、学习偏好分析子模块、内容分发策略制定子模块；所述学习进度分析子模块基于学习效率提升方案，对学生的学习进度进行分析，结合课程完成度和测试成绩，生成学习进度分析记录；所述学习偏好分析子模块基于学习进度分析记录，分析学生学习偏好，包括偏好的教学资源类型、学习时间段和互动模式，生成学习偏好综合记录；所述内容分发策略制定子模块基于学习偏好综合记录，结合智能分发算法，调整语文教学内容的发布频率和难度，根据差异学习进度和偏好的学生定制化教学内容，生成定制化教学内容分发计划，其中，通过智能分发算法，获取每位学生的定制化教学内容；所述资源效能优化模块包括资源使用整合子模块、受欢迎程度评估子模块、资源再分配策略子模块；所述资源使用整合子模块基于定制化教学内容分发计划，进行语文教学资源使用情况分析，包括视频、文档和练习题，分析每种资源的使用频次和学习时长，生成教学资源整合结果；所述受欢迎程度评估子模块基于教学资源整合结果，评估每种资源的受欢迎程度，结合学生的反馈评分和评论，生成资源受欢迎程度评估结果；所述资源再分配策略子模块基于资源受欢迎程度评估结果，采用资源优化算法，分析当前的资源配置情况，优化资源配置，提高语文教学资源的整体使用效果和覆盖面，生成资源优化及再分配策略；所述资源优化算法，按照公式： ；计算资源的总体效用值，生成资源优化及再分配策略，其中，为效用值，为第i种资源的受欢迎程度评分，为第i种资源当前的配置数量，为资源的动态调整系数，为资源与特定教学目标的匹配度评分，为资源的视觉吸引力评分，为资源的参与度评分，、、为权重系数。

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