[发明专利]基于人工智能的多媒体教材编辑方法及其系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的多媒体教材编辑方法，其特征在于，包括：

根据预设教学阶段的教学大纲设置编辑要求；其中进一步包括：获取所述预设教学阶段的目标知识点域和超纲知识点域；根据所述目标知识点域和超纲知识点域，设置作为所述编辑要求的目标生词数量阈值范围和超纲生词数量阈值范围；

根据所述编辑要求从备选课文中推选主体课文；

为所述主体课文匹配知识点讲解课件和课后习题；

保存所述主体课文及所匹配的知识点讲解课件和课后习题；

其中，所述根据预设教学阶段的教学大纲设置编辑要求，进一步包括：

所述根据所述编辑要求从备选课文中推选主体课文，进一步包括：

至少一次执行以下步骤，直至所述预设教学阶段的多媒体教材中所有主体课文都被推选完毕：

根据已被推选的主体课文计算已学知识点域；

计算所述备选课文中的每一篇所包含的属于所述目标知识点域且不属于所述已学知识点域的目标生词的数量，以及属于超纲知识点域的超纲生词的数量；

筛选出目标生词的数量在所述目标生词数量阈值范围内且超纲生词的数量在所述超纲生词数量阈值范围内的备选课文；

计算所筛选出的备选课文中的每一篇的综合质量系数；

将所筛选出的备选课文按照对应的综合质量系数的值的大小进行排序，供教材编辑人员选择主体课文。

2.如权利要求1所述的基于人工智能的多媒体教材编辑方法，其特征在于，所述计算所筛选出的备选课文中的每一篇的综合质量系数，进一步包括：

分别计算所筛选出的备选课文中的每一篇的重要性指标、目标生词数量合理性指标、相关性指标和超纲率指标；

对所筛选出的备选课文中的每一篇的重要性指标、目标生词数量合理性指标、相关性指标和超纲率指标进行加权求和，以得到所述所筛选出的备选课文中的每一篇的综合质量系数；

所述重要性指标、目标生词数量合理性指标、相关性指标和超纲率指标的权重值分别为4、3、2和-1。

3.如权利要求2所述的基于人工智能的多媒体教材编辑方法，其特征在于，所述所筛选出的备选课文中的一篇备选课文的重要性指标、目标生词数量合理性指标、相关性指标和超纲率指标的计算方法分别为：

其中n为该篇备选课文中目标生词数量，K_m为第m个目标生词的重要性，该重要性按照“掌握要求从大到小”赋值，该目标生词的重要性均值是预先设置的多类重要性的平均值；

所述目标生词数量合理性指标＝1-(n-平均目标生词数量)/平均目标生词数量，其中该平均目标生词数量取决于所设置的所述目标生词数量阈值范围；

所述相关性指标＝该篇备选课文中包含已选主体课文中的目标生词数量/该篇备选课文的目标生词数量；

所述超纲率指标＝该篇备选课文的超纲生词数量/该篇备选课文的目标生词数量。

4.如权利要求1-3任意一项所述的基于人工智能的多媒体教材编辑方法，其特征在于，所述根据预设教学阶段的教学大纲设置编辑要求之前，还包括：

分别从各教学阶段的教学大纲中提取各知识点,按照不同的教学阶段分类存储所述各知识点，并对所述各知识点的掌握要求进行标识，生成所述各教学阶段的知识点属性信息表以及每个教学阶段对应的目标知识点域、超纲知识点域，其中一个教学阶段的超纲知识点域是高于该教学阶段的教学阶段的目标知识点域的集合；

根据不同阶段的教学大纲收集不同类型的所述备选课文，分别将所述备选课文中的每一篇的内容与所述各教学阶段的知识点属性信息表进行匹配，以生成每一篇备选课文的知识点属性信息表；

获取学科知识点的学习特点，根据所述学习特点制作各所述知识点的讲解课件并对各所述讲解课件中所讲解的知识点进行标识，生成知识点课件属性信息表；

根据学科不同阶段的考核特征，收集针对不同考核特征的对应题型的试题，并对各所述试题中所考核的知识点进行标识，生成试题属性信息表。