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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明提供了一种基于求解策略的个性化习题资源推荐方法及系统，其中的方法首先得到学习者的知识盲点集合，然后进行策略层级知识图谱的构建，将学习策略与知识概念紧密结合，生成多层次的、策略导向的知识网络。接着进行基于策略层级知识图谱的知识概念学习路径生成，为学生生成一条考虑了知识的逻辑顺序和难易程度的个性化学习路径，辅助学生能够在尽可能短的时间内，以最高效的学习路径学习并掌握相关知识。最后进行基于求解策略的习题资源推荐，为学生推荐与当前学习路径相匹配的习题资源。通过双向映射关系，最终推荐的习题资源不仅覆盖了学生需要掌握的知识概念，且合并了习题求解策略，从而能够大大改善个性化习题资源的推荐效果。
主权项：1.基于求解策略的个性化习题资源推荐方法，其特征在于，包括：对学习者的反馈数据与学习行为进行分析，得到学习者的知识盲点集合；抽取元数据构建策略层级知识图谱，其中元数据包括各种数学习题资源，策略层级知识图谱包括求解策略层、习题资源层和知识概念层，求解策略层以求解策略作为实体，求解策略之间的关联程度作为实体之间的关系，习题资源层将每个数学习题资源作为实体，数学习题资源的学习顺序作为实体之间的关系，知识概念层将每一个知识概念为实体，知识概念之间的关系作为实体之间的关系，习题资源层与知识概念层、求解策略层存在映射关系；根据知识盲点集合或者目标知识概念的选择情况，获取目标知识概念，在层级知识图谱的知识概念层中，以目标知识概念作为终点，利用拓扑排序逆向追踪目标知识概念在策略层级知识图谱中知识概念层之间的依赖关系，生成考虑知识的逻辑顺序和难易程度的知识概念学习路径；基于生成的知识概念学习路径、习题资源层与知识概念层之间的映射关系以及习题资源层与求解策略层之间的映射关系，生成待推荐的习题资源序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 基于求解策略的个性化习题资源推荐方法及系统
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