[发明专利]确定学习情况的方法、装置以及存储介质

说明书

本申请公开了一种确定学习情况的方法、装置以及存储介质。其中，该方法包括：接收用户输入的学习过程中产生的学习数据信息；利用预先训练的循环神经网络模型对学习数据信息进行计算，确定与学习数据信息包含的知识点对应的编码信息；以及利用预先训练的图神经网络模型，根据编码信息更新预设的知识图谱，并确定用户对更新后的知识图谱中的各个知识节点的掌握情况，其中预设的知识图谱中的各个知识节点分别存储有与用户相关的各个知识点的编码信息。

技术领域

本申请涉及自适应学习技术领域，特别是涉及一种确定学习情况的方法、装置以及存储介质。

背景技术

随着在线学习教育的发展，出现了越来越多的学习平台与系统帮助用户进行学习。为了能够更好的引导用户学习，学习系统需要对用户的学习情况进行监测。然而，现有的普通学习系统采用固定的特征函数来监测用户学习情况，因此监测的方式比较固定。此外，传统的学习情况监测方式只关注于单一的知识点，无法对关联的知识点间进行监测。

针对上述的现有技术中存在的对用户的学习情况监测方式比较固定，并且无法对多个关联的知识点的学习情况进行监测的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本公开的实施例提供了一种确定学习情况的方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的对用户的学习情况监测方式比较固定，并且无法对多个关联的知识点的学习情况进行监测的技术问题。

根据本公开实施例的一个方面，提供了一种确定学习情况的方法，包括：接收用户输入的学习过程中产生的学习数据信息；利用预先训练的循环神经网络模型对学习数据信息进行计算，确定与学习数据信息包含的知识点对应的编码信息；以及利用预先训练的图神经网络模型，根据编码信息更新预设的知识图谱，并确定用户对更新后的知识图谱中的各个知识节点的掌握情况，其中预设的知识图谱中的各个知识节点分别存储有与用户相关的各个知识点的编码信息。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种确定学习情况的装置，包括：数据接收模块，用于接收用户输入的学习过程中产生的学习数据信息；编码信息确定模块，用于利用预先训练的循环神经网络模型对学习数据信息进行计算，确定与学习数据信息包含的知识点对应的编码信息；以及学习情况确定模块，用于利用预先训练的图神经网络模型，根据编码信息更新预设的知识图谱，并确定用户对更新后的知识图谱中的各个知识节点的掌握情况，其中预设的知识图谱中的各个知识节点分别存储有与用户相关的各个知识点的编码信息。

根据本公开实施例的另一个方面，还提供了一种确定学习情况的装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：接收用户输入的学习过程中产生的学习数据信息；利用预先训练的循环神经网络模型对学习数据信息进行计算，确定与学习数据信息包含的知识点对应的编码信息；以及利用预先训练的图神经网络模型，根据编码信息更新预设的知识图谱，并确定用户对更新后的知识图谱中的各个知识节点的掌握情况，其中预设的知识图谱中的各个知识节点分别存储有与用户相关的各个知识点的编码信息。

在本公开实施例中，利用循环神经网络模型确定学习数据信息包含的知识点对应的编码信息，然后利用图神经网络模型对该编码信息进行计算，进而更新由各个知识节点构成的知识图谱，并确定用户对更新后的知识图谱中的各个知识节点的掌握情况。因此与现有技术相比，本方案可以根据学习数据信息中包含的知识点不断地更新知识图谱，进而可以更加灵活的分析用户对知识节点的掌握情况。此外，知识图谱是由知识节点构建的，因此知识点之间存在关联关系，进而可以确定多个关联的知识点的掌握情况，使得学习情况的监测更加准确。达到了灵活、准确地确定用户对各个知识节点的掌握情况的技术效果。进而解决了现有技术中存在的对用户的学习情况监测方式比较固定，并且无法对多个关联的知识点的学习情况进行监测的技术问题。

附图说明