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基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统

摘要

本发明涉及教学系统技术领域,尤其涉及一种基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统,包括课程教学模块,用于向学生播放编程知识的教学资料;知识测试模块,提供编程知识测试题用于考察学生对所学编程知识的内容原理的理解和掌握程度;情景应用模块,提供情景应用测试题用于考察学生对于所学编程知识的应用、实践及问题解决能力;自动评分模块,对学生所做的编程知识测试题和情景应用测试题进行自动评分;个性化反馈模块,根据自动评分模块的自动评分的结果向学生提供即时反馈报告;个性化内容推送模块,用于向学生推荐个性化学习内容。本发明的基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统具有全方位、多功能的编程教学的优点。

著录项

  • 公开/公告号CN112991847A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-18

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳市一号互联科技有限公司;

    申请/专利号CN202110235801.6

  • 申请日2021-03-03

  • 分类号G09B5/12(20060101);G09B7/00(20060101);G09B19/00(20060101);G06Q50/20(20120101);

  • 代理机构44384 深圳市中科创为专利代理有限公司;

  • 代理人谭雪婷;梁炎芳

  • 地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区沙河西路1819号深圳湾科技生态园7栋B211

  • 入库时间 2023-06-19 11:27:38

说明书

【技术领域】

本发明涉及教学系统技术领域,尤其涉及一种基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统。

【背景技术】

随着科技的发展与普及,编程教育在全球范围内越来越受到重视,编程正在成为当代社会人们需要掌握的学科知识,成为衡量孩子综合能力的一个重要指标。

现有的非智能编程学习系统或者按照既定的、单一的模块学习顺序为学生安排学习任务,缺乏根据学生具体学习表现、知识掌握程度进行个性化调整,或者仅根据准既定的、单一的模板从准确率维度对程序代码进行打分,且没有提供集成多功能的系统,功能较为单一,无法满足人们的需求。

因此,现有技术存在不足,需要改进。

【发明内容】

为克服上述的技术问题,本发明提供了一种基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统。

本发明解决技术问题的方案是提供一种基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统,包括

课程教学模块,用于向学生播放编程知识的教学资料;

知识测试模块,提供编程知识测试题用于考察学生对所学编程知识的内容原理的理解和掌握程度;

情景应用模块,提供情景应用测试题用于考察学生对于所学编程知识的应用、实践及问题解决能力;

自动评分模块,对学生所做的编程知识测试题和情景应用测试题进行自动评分;

个性化反馈模块,根据自动评分模块的自动评分的结果向学生提供即时反馈报告;

个性化内容推送模块,用于向学生推荐个性化学习内容。

优选地,所述教学资料包括学习视频、PPT材料。

优选地,所述自动评分模块包括用于对具有标准答案的结构化试题评分的结构化试题评分模块及用于对无标准答案的非结构化试题评分的非结构化试题评分模块。

优选地,所述非结构化试题评分模块将人工标注得分的代码文本数据作为模型的训练集与测试集并对编程知识测试题和情景应用测试题进行多维度评分。

优选地,所述多维度包括逻辑性、代码规范性、代码简约性、代码重复度、语法准确性及代码效率。

优选地,所述个性化反馈模块包括基于结构化试题的第一反馈报告及基于非结构化试题的第二反馈报告,所述第一反馈报告包括得分、标准答案及与所测试的结构化试题内容相关联的知识点和教学资料,所述第二反馈报告包括在不同维度的得分、参考答案、修改建议及与所测试的非结构化试题内容相关联的知识点和教学资料。

优选地,所述个性化内容推送模块包括输入层、模型层及输出层,所述输入层用于输入学生、学习数据,所述模型层根据学生、学习数据并依据深度神经网络和人工神经网络等算法进行学习资源推荐,输出层将推荐的学习资源展示。

优选地,所述学生、学习数据包括辅助信息、学生信息、学生反馈信息及学习资源库。

相对于现有技术,本发明的基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统具有如下优点:

本发明可提供课程教学、知识检测、情景应用、自动评分、个性化评测反馈、纠错建议及个性化内容推荐等方面,实现全方位、多功能的编程教学,有利于满足人们的需求,可作为教学工具提供教师编程教学及评测效率,也可作为学生的学习工具增长学生在编程方面的知识及锻炼能力。

【附图说明】

图1是本发明基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统的具体模块示意图。

【具体实施方式】

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施实例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明,并不用于限定本发明。

请参阅图1,本发明提供一种基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统,包括课程教学模块、知识测试模块、情景应用模块、自动评分模块、个性化反馈模块及个性化内容推送模块。

进一步地,课程教学模块用于编程教学,通过向学生播放编程知识的教学资料,具体地,教学资料包括不同难度等级及不同编程语言要求的学习视频和PPT材料,每个学习视频具有不同的标签,标签包括资源的基本信息(如课程名称、视频时长、难度等级)和学生在体验过程中给出的反馈内容(如视频讲解的风格)。其中,教学资料可为学生预先选定或后续基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统推荐。可以理解,教学资料也可包括word文本材料、PDF文本材料或网址链接,具体可根据实际进行设置。

进一步地,知识测试模块用于进行知识测评,具体为提供编程知识测试题供学生进行测试以考察学生对所学编程知识的内容原理的理解和掌握程度。此外,学生也可通过多次测试以加深对知识点的掌握。

进一步地,情景应用模块用于考察学生对所学编程知识的应用、实践及问题解决能力,具体为通过根据学生在课程教学模块中学习的内容提供给学生相应的情景应用测试题及操作任务,学生根据具体情景要求进行编写代码。

进一步地,自动评分模块用于对知识测试题及情景应用测试题进行自动评分。具体地,知识测试题与清洁应用测试题均包括均有标准答案的结构化试题及无标准答案的非结构化试题,自动评分模块包括结构化试题评分模块用以对结构化试题进行评分及非结构化试题评分模块用以对非结构化试题进行评分。非结构化试题评分模块采用双向长短期记忆、循环神经网络、深度信念网络等集成算法并基于人工标注得分的代码文本数据作为训练集和测试集对非结构化试题中的程序代码进行多维度评分。具体地,本发明的多维度包括代码的逻辑性、代码规范性、代码简约性、代码重复度、语法准确性及代码效率,可较全面、客观地对程序代码进行评分,本发明的自动评分模块也有助于对部分正确或无法编译的代码进行评分。

进一步地,个性化反馈模块用于根据自动评分模块的自动评分的结果向学生提供即时反馈报告以利于学生能及时地了解对知识点的掌握情况,具体地,个性化反馈模块包括第一反馈报告用于基于结构化试题进行反馈及第二反馈报告用于基于非结构化试题进行反馈。其中,第一反馈报告包括得分、标准答案及与所测试的结构化试题内容相关联的知识点和教学资料,第二反馈报告包括在学生不同维度的得分、参考答案、修改建议及与所测试的非结构化试题内容相关联的知识点和教学资料,其中修改建议为存于本发明基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统中依据人工标注过的优秀的非结构化试题答案,有利于辅助学生进行更有效更高效的代码修改。通过采用循环神经网络实现自动反馈模块的即时反馈。

进一步地,个性化内容推荐模块用于向学生推荐个性化学习内容,包括输入层、模型层及输出层,输入层用于输入学生、学习数据,模型层根据学生、学习数据并依据深度神经网络和人工神经网络等算法进行学习资源推荐,输出层将推荐的学习资源展示及与学生进行交互,大大提升了对学习资源推荐的精准性,依据学生的学习特征、学习表现及学习行为进行个性化、具有针对性的推荐,使得学生可以有针对性的进行学习,有利于学生对自己的编程能力进行全面了解及弥补学生在编程学习中的不足。可以理解,输入层为本发明基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统的存储数据。

具体地,学生、学习数据包括辅助信息、学生信息、学生反馈信息及学习资源库。其中,辅助信息包括已有的有效推荐实例,其中有效推荐实例为学生采用个性化内容推荐模块推荐的学习资源;学生信息包括学生基本信息、学习特征信息、学习表现信息及学习行为信息,其中,学生基本信息包括学生的姓名、实际年龄、学编程年龄等,学习特征信息包括所学专业、学习偏好,学习表现信息包括错题集及对各知识点的掌握情况,学习行为信息包括点击频次及搜索记录等;学生反馈信息包括学生根据不同学习内容的学习体验给出的标签。

相对于现有技术,本发明的基于人工智能驱动的全方位多功能的智能编程教学系统具有如下优点:

本发明可提供课程教学、知识检测、情景应用、自动评分、个性化评测反馈、纠错建议及个性化内容推荐等方面,实现全方位、多功能的编程教学,有利于满足人们的需求,可作为教学工具提供教师编程教学及评测效率,也可作为学生的学习工具增长学生在编程方面的知识及锻炼能力。

以上所述仅为本发明的较佳实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的构思之内所作的任何修改,等同替换和改进等均应包含在本发明的专利保护范围内。

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