[发明专利]一种K12教育耦合实现个性化学习的方法有效
申请号: | 201711216353.5 | 申请日: | 2017-11-28 |
公开(公告)号: | CN107833170B | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 李康;单江涛 | 申请(专利权)人: | 广东墨痕教育科技有限公司 |
主分类号: | G06Q50/20 | 分类号: | G06Q50/20;G06F16/9535;G06K9/62 |
代理公司: | 北京轻创知识产权代理有限公司 11212 | 代理人: | 谈杰 |
地址: | 广东省东莞市松山*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本发明公开了一种K12教育耦合实现个性化学习的方法,属于教育教学技术领域,所要解决的技术问题是,目前,现有个性化学习工具只从挖掘学生兴趣爱好出发,这对于正在接触基础教育的中小学生具有很严重的片面性,无法满足中小学生教育基础知识的全面性,具体步骤如下:(1)、数据采集;(2)、z‑score规范化;(3)、特征选择;(4)、SVM分类模型。个性化学习,是通过对特定孩子的全方位评价发现和解决孩子所存在的学习问题,为孩子量身定制不同于别人的学习策略和学习方法,让孩子有效的学习,使得接触学习的中小学生,能够全方面的进行基础性学习,避免中小学生出现某一科基础薄弱的情况。 | ||
搜索关键词: | 一种 k12 教育 耦合 实现 个性化 学习 方法 | ||
【主权项】:
一种K12教育耦合实现个性化学习的方法,其特征在于:具体步骤如下:(1)、数据采集:利用信息化教育工具收集学生课堂、课外学习数据,例如:课堂测试正确率、抢答次数、课堂笔记记录次数、课堂笔记查阅次数等,以及学生实际科目的强弱;(2)、z‑score规范化:变换后各维特征有0均值,单位方差,也叫z‑score规范化(零均值规范化),计算方式是将特征值减去均值,除以标准差;(3)、特征选择:利用皮尔逊相关系数分析自变量与因变量之间的相关性,根据计算出皮尔逊相关系数得出自变量与因变量之间的相关程度;(4)、SVM分类模型:利用learn核函数把科目按兴趣分为两类。
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