[发明专利]知识点学习时长预测方法、自适应学习方法及计算机系统有效
| 申请号： | 201910321954.5 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110059297B | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 崔炜;贾静 | 申请（专利权）人： | 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 上海中外企专利代理事务所(特殊普通合伙) 31387 | 代理人： | 孙益青 |
| 地址： | 200233 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种知识点学习时长预测方法、自适应学习方法及计算机系统，所述知识点学习时长预测方法包括：采集用户学习数据，所述用户学习数据包括用户知识点的先测能力值、用户其余已学完知识点的平均用时、用户查看解析率、知识点被掌握率、知识点被其余学生学完的平均用时以及用户的学习模式；对所获得的数据进行数据预处理；构建预测回归模型，基于预处理后的数据，采用线性回归的方法，得出预测回归模型中的参数；进行模型诊断；基于使用所获参数的预测回归模型，获得用户知识点预测学习时长。与现有技术相比，本发明具有学习过程更加个性化、预测准确度高、科学性合理性高等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 知识点 学习 预测 方法 自适应 学习方法 计算机系统 | ||
【主权项】：
1.一种适用于自适应学习的知识点学习时长预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集用户学习数据，所述用户学习数据包括用户知识点的先测能力值、用户其余已学完知识点的平均用时、用户查看解析率、知识点被掌握率、知识点被其余学生学完的平均用时、以及用户的学习模式；S2：对所获得的数据进行数据预处理；S3；构建预测回归模型，基于预处理后的数据，采用线性回归的方法，得出预测回归模型中的参数；S4：进行模型诊断；S5：基于使用S3所获参数的预测回归模型，获得用户知识点预测学习时长。
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