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申请/专利权人：德瑞骅科技(北京)有限公司

摘要：本发明涉及大数据分析领域，具体是基于大数据分析的学员个性化学习路径推荐方法和系统，该方法通过获取学员的教学属性数据，根据教学属性数据和学员的期望值得到初始推荐学习路径，根据评测分值得到学员的成长效益率记为第一贡献率，根据评测分值和推荐教学资源得到第二贡献率；将第一贡献率和第二贡献率进行均值计算得到预测贡献率；根据预测贡献率与学员的期望值将参考学习路径进行修正后得到第一修正学习路径；将预测贡献率和学员的期望值反馈给培训教师并修正后得到第二修正学习路径并记为推荐学习路径。确保学习路径与学员的当前学习状态和能力相匹配，促进学员能够以更高效的方式学习。

主权项：1.基于大数据分析的学员个性化学习路径推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取学员的初始数据，将所述初始数据进行数据预处理后得到第一分析数据，将所述第一分析数据通过学员特征评估模型得到学员的教学属性数据；所述初始数据包括初始评测数据、学员信息；所述数据预处理包括数据清洗、数据转换；根据所述教学属性数据和学员的期望值匹配相似程度最高的历史学员并记为第一相似体，将所述第一相似体的学习路径作为所述学员的初始推荐学习路径；根据预设教学进度检测周期对学员的学习成果进行检测得到评测分值；根据所述评测分值进行数据分析得到学员的成长曲线，根据所述成长曲线得到所述学员的成长效益率记为第一贡献率；将所述评测分值通过关联分析得到推荐教学资源；根据所述评测分值和所述推荐教学资源匹配相似程度最高的历史学员并记为第二相似体，获取所述第二相似体通过学习教学资源后的成长效益率记为第二贡献率；将所述第一贡献率和第二贡献率进行均值计算得到预测贡献率；根据所述预测贡献率与学员的期望值将参考学习路径进行修正后得到第一修正学习路径；将所述预测贡献率和学员的期望值反馈给培训教师并获取教学修正建议，将所述第一修正学习路径根据所述教学修正建议进行修正后得到第二修正学习路径并记为推荐学习路径；当监测学员更新评测分值时，则更新推荐学习路径；所述参考学习路径为学员上一次教学进度检测得到的推荐学习路径，若学员尚未进行教学进度检测，则参考学习路径为初始推荐学习路径；所述将所述评测分值通过关联分析得到推荐教学资源的方法包括：所述评测分值根据预设的不同检测项目进行划分得到每个检测项目的评测分值并记为项目评测分值，根据所述项目评测分值对检测项目进行排序得到排序结果；将所述评测分值按照知识点进行划分得到知识点评测分值，获取学员的知识点历史学习数据，将所述知识点评测分值和所述知识点历史学习数据通过学员知识点掌握程度分析模型得到知识点的掌握程度，获取教学平台系统中教学资源中的知识点并分析得到所述知识点的难度等级；所述知识点历史学习数据包括知识点的学习时长、学习频率；根据学员的知识点掌握程度匹配相应知识点难度等级的教学资源并记为第一教学资源；获取所述第一教学资源中知识点之间的关联性，根据所述关联性和排序结果对所述第一教学资源进行学习路径规划得到推荐教学资源；所述将所述预测贡献率和学员的期望值反馈给培训教师并获取教学修正建议的方法包括：将所述预测贡献率和学员的期望值通过数据分析得到差距值，将所述差距值反馈给培训教师；培训教师根据所述差距值对第一修正学习路径进行评测得到认可度，当所述认可度大于预设认可度阈值时，则执行推荐学习路径，当认可度小于预设认可度阈值时，则培训教师将获取修改权限并给出教学修正建议；所述教学修正建议为预设的修正建议选项。

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