[发明专利]用于自适应学习的课程骨架

说明书

技术领域

本发明涉及学习管理系统。特别地，本发明涉及用于自适应学习的动态课程骨架。

背景技术

智能学习系统是尝试辅助学生实现具体学习目标的系统。迄今为止，这些系统已经主要使用了一种镜像在实体教室中采用的方式的计算机化教学方式。无论学习样式、才智或者认知特性如何，都向每个学生呈现相同讲义、内容和评估。

智能学习系统的发展已经受到限制，并且通常应用于基于逻辑的课题(比如数学)，其中向每个学生供应的内容基于向系统中硬编码的预定课程特有判决树。如果第一学生和第二学生各自由于未完成相同问题而对相同评估失败，则将向两个学生呈现如由判决树支配的相同补习材料。

在线课程是可以运用自适应学习技术以实现具体目标的“容器”的示例。用于每个课程的容器被设计用于包括在课程内实现成功而需要的所有信息。例如，实现特定数学课程的目标而需要的内容将与数学课程的容器直接关联。用于每个课程的容器也包括确定应当向学生递送(在与容器直接关联的该有限内容集中的)哪个内容的逻辑。通过以特定方式表现，学生仅沿着经过课程的向课程的容器中硬编码的逻辑分级的预先存在路径穿越。

当前的智能学习系统聚焦于高级目标，并且沿着相同逻辑路径指引每个学生以便确定向学生提供哪个内容。例如，自适应学习工具可以被设计用于向学生传授关于微积分学原理的课程。工具的设计者将假设学生拥有开始课程而需要的数学的基本知识，但是由于工具不了解学生的任何其它属性，所以工具可以提供某个数量的“复习”信息作为校准手段。所有学生接收相同信息，并且在评估时的表现将支配接着向学生呈现哪个学习项目。

当前智能学习系统将这些学习项目“硬编码”到用来为用户确定下一步骤的逻辑。例如，将总是向完成“任务A”的学生呈现名称为“Video_23.mov”的视频项目以开始下一学习章节。将总是向未实现评估或者特定任务的预定成功级别的学生呈现多媒体项目“Remediation_13.swf”作为重新传授该特定任务所需要的科目内容的手段。

在这一部分中描述的方式是如下方式，这些方式可以被探求、但是未必是先前已经设想或者探求的方式。因此，除非另有指示，不应假设在这一部分中描述的方式中的任何方式仅由于在这一章节中包括它们而适合作为现有技术。

附图说明

在附图的各图中通过示例而非通过限制来例示本发明，在附图中，相似标号指代相似要素，并且在附图中：

图1是图示可以在其上实施一个实施例的学习管理平台的框图；

图2是图示可以在一个实施例中使用的课程骨架结构的框图；以及

图3图示可以在其上实施一个实施例的计算机系统。

具体实施方式

在以下描述中，出于说明的目的，阐述了许多具体细节以便提供对本发明的透彻理解。然而，将清楚，没有这些具体细节仍然可以实现本发明。在其它实例中，以框图形式示出熟知结构和设备以免不必要地模糊本发明。

综述

学生普遍参加如下课程，这些课程提供学生已经知道的过多信息。在另一方面，学生也普遍按序完成课程而仅在序列中的下一课程中落后，因为下一课程呈现在更早课程中未充分覆盖的知识。即使在某些课程中学习的技能的仅小部分涉及学生的学位课程，仍然也可能要求学生参加那些课程以完成学位课程。一种用于保证学生从他们的教育体验中得到最多的方式是个性化那些教育体验。通过使用对下文描述的技术进行运用的自适应学习引擎，学生可以通过与他们的个别学习需要最佳地相配的更新的学习项目学习。

“学习项目”可以是可以用来辅助实现学习目标的任何类型的项目。例如，学习项目可以是内容，比如文本、视频或者音频播客。此外，学习项目可以是学习活动或者应用，比如闪卡应用、认知辅导应用等。这里描述的技术不限于任何特定类型的学习项目。

在一个实施例中，课程“骨架”与指导课程关联。课程骨架由目标分级组成，其中每个目标与目标元数据关联，该目标元数据描述目标并且提供关于可以用来实现目标的内容类型的信息。课程骨架用来提供更动态的自适应学习体验。课程骨架的节点与关于对应目标的元数据关联。学习项目贮存库存储学习项目和描述学习项目的学习项目元数据。代替将这些学习项目直接映射到节点或者目标，目标元数据用来动态生成如下查询，可以针对学习项目贮存库执行查询以便取回用于学生的学习项目。

在一个实施例中，学习者特有信息也用来生成查询，该查询确定将向学生呈现哪个内容。例如，学生简档信息可以用来生成查询，该学生简档信息描述学生的兴趣、学术历史、位置信息或者学生使用的设备类型。