[发明专利]一种大学生在线智能教育方法

权利要求书

1.一种大学生在线智能教育方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取每个目标用户的在线教育请求，并基于大数据技术，从预设数据资料库中调取知识数据库；

步骤2：获取所述目标用户的学习信息，并对所述学习信息进行第一教育量化；

步骤3：获取所述目标用户的行为信息，并对所述行为信息进行第二教育量化；

步骤4：建立第一教育量化与知识数据库的第一关联关系以及第二教育量化与所述知识数据库的第二关联关系，同时，基于所述第一教育量化以及第二教育量化，从所述知识数据库中筛选待教育信息；

步骤5：按照所述第一关联关系以及第二关联关系，对所述待教育信息中涉及到的知识单元进行分类处理，同时，基于分类结果对所述知识单元进行优先级标注，对所述目标用户进行智能教育；

其中，步骤2中，获取所述目标用户的学习信息，并对所述学习信息进行第一教育量化，包括：

将所述目标用户的学习信息按照预设课程规划进行划分，获得不同课程的多条学习子信息；

对每个课程的学习子信息进行预处理，确定对应的课程特性；

对所述课程特性进行量化处理，获得量化字符；

判断所述量化字符中是否存在至少一个特性字符；

若是，提取所述量化字符中的特性字符，并根据所述特性字符的数量，获取字符转换规则，并转换得到对应的特性码；

否则，对所述量化字符进行统一字符提取，并按照提取的统一字符以及数量，按照预设转换规则，转换得到对应的统一码；

根据所述特性码以及统一码，构建特征向量，进而实现对所述学习信息的第一教育量化；

其中，步骤3中，获取所述目标用户的行为信息，并对所述行为信息进行第二教育量化，包括：

根据所述目标用户的行为信息，确定所述目标用户对在线教育学习过程中的聚焦集合以及非聚焦集合；

提取所述聚焦集合对应的第一知识库以及非聚焦集合对应的第二知识库；

确定所述第一知识库中每个知识的第一权值以及第二知识库中每个知识的第二权值；

确定所述聚焦集合中每个第一量化指标的量化区间，并获取每个第一量化指标对应的第一知识数量，进而获取第一量化比值；

确定所述非聚焦集合中每个第二量化指标的量化区间，并获取每个第二量化指标对应的第二知识数量，进而获取第二量化比值；

根据所述每个知识的第一权值以及第一量化比值、第二权值以及第二量化比值，实现对所述行为信息的第二教育量化；

其中，步骤4中，建立第一教育量化与知识数据库的第一关联关系，包括：

获取与第一教育量化对应的特征向量中的统一码以及特性码，并按照所述统一码以及特性码进行相应有效词语的设置；

建立每个所述有效词语与知识数据包的拓扑图谱，剔除拓扑分支阈值小于预设平均拓扑值的拓扑分支，获得第一图谱；

同时，按照所述第二教育量化对所述第一教育量化的影响信息，对所述第一图谱进行第一优化，进而获取第一关联关系；

其中，步骤4中，建立第二教育量化与所述知识数据库的第二关联关系，包括：

获取与所述第二教育量化对应的知识的权值以及量化比，并基于知识数据包对对应的知识进行量化测试，当量化测试合格后，获取合格的知识的知识关键词，并建立与知识数据包的第二图谱；

同时，按照所述第一教育量化对所述第二教育量化的影响信息，对所述第二图谱进行第二优化，进而获取第二关联关系。