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申请/专利权人：南通大学

摘要：本发明涉及教学演示技术领域，具体为一种互联网美术教学演示系统，系统包括学习行为分析模块、教学内容调整模块、资源智能推荐模块、学习成效评估模块、教学互动增强模块、学习路径规划模块、干预策略生成模块。本发明，通过采用动态规划算法、协同过滤推荐算法，显著提高了教学效率和学习体验，能准确识别学生学习偏好和难题点，并有效匹配教学内容与学生需求，通过分析学生的互动数据和学习效果，支持个性化学习路径的制定，增强了学生的美术技能和创造力，通过动态调整学习策略来应对学习过程中的难题，能够及时提供有效的干预措施，防止学生因难题而停滞不前，保持学习的连续性和动力。

主权项：1.一种互联网美术教学演示系统，其特征在于，所述系统包括学习行为分析模块、教学内容调整模块、资源智能推荐模块、学习成效评估模块、教学互动增强模块、学习路径规划模块、干预策略生成模块；所述学习行为分析模块利用学生互动数据，包括教学视频观看进度、美术练习完成情况和美术作品上传记录，进行数据清洗和特征提取，识别学生学习偏好和难题点，获得行为特征集；所述教学内容调整模块基于行为特征集，评估教学内容与学生偏好的匹配度，对教学内容的展示顺序和难度级别进行动态调整，生成调整后教学计划；所述资源智能推荐模块根据行为特征集，筛选与学生偏好相匹配的教学资源，利用学生过往的互动数据和学习效果，通过聚类分析对学生进行分群，采用协同过滤推荐算法，为学生推荐匹配的教学资源，生成教学资源列表；所述资源智能推荐模块包括学生分群子模块、资源匹配子模块、推荐列表生成子模块；所述学生分群子模块根据行为特征集，结合互动数据和学习效果，通过聚类分析学习频率、作品提交质量和互动活跃度数据，对学生进行分群，生成学生群组划分信息；所述资源匹配子模块基于学生群组划分信息，采用协同过滤推荐算法，通过分析资源类型、难易程度和历史反馈因素，筛选与每个学生群组偏好相匹配的教学资源，生成资源匹配结果；所述协同过滤推荐算法，按照公式：enhanced_similarityu,v＝ω·similarityu,v+α·actirity_factoru,v+β·preference_aligmnentu,v+γ·response_timeu,v计算学生之间的相似度，生成资源匹配结果，其中，u和v分别代表两位学生，ω为余弦相似度的权重系数，α为活跃度因子的权重系数，β为偏好一致性的权重系数，γ为响应时间的权重系数，similarityu,v为学生u和学生v之间的余弦相似度，actirity_factoru,v为两位学生在平台上的活跃度差异，preference_aligmnentu,v用于衡量学生间偏好的一致性，response_timeu,v用于反映学生对教学资源反馈的平均响应时间差异；所述推荐列表生成子模块基于资源匹配结果，为每个学生群组制定匹配的教学内容，包括教学视频、美术练习和参考文章，得到教学资源列表；所述学习成效评估模块根据教学资源列表，结合学生使用资源列表的学习进度和作品质量，计算学习效果指标，包括任务完成速度和正确率，获得学习成效信息；所述教学互动增强模块根据调整后教学计划和学习成效信息，设计互动式教学活动，包括实时问答和群体讨论，优化学生参与度，生成互动活动方案；所述教学互动增强模块包括活动设计子模块、参与度优化子模块、互动方案生成子模块；所述活动设计子模块根据调整后教学计划和学习成效信息，设计互动式教学活动，包括实时问答、群体讨论，结合差异化学习风格和成效水平的学生需求，构建基础互动活动集；所述参与度优化子模块基于基础互动活动集，分析学生历史互动活动的参与情况，调整活动内容和难度，优化学生的参与度和互动质量，获取优化互动活动集；所述互动方案生成子模块根据优化互动活动集，整合资源和教学计划，制定互动活动的执行时间表和参与指南，生成互动活动方案；所述学习路径规划模块利用行为特征集和学习成效信息，规划学生的学习方案，包括学习目标设置、资源利用优化和进度调整，生成学习路径规划信息；所述干预策略生成模块根据学习路径规划信息和学习成效信息，构建干预策略，应对学习过程中的难题，并调整学习策略，生成干预策略方案。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南通大学 一种互联网美术教学演示系统