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线上线下混合式教育方法、系统、电子设备及存储介质

摘要

本发明提供了一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法、系统、电子设备及存储介质。该教育方法包括:获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征;根据目标职业角色和第一个性化特征,从预先建立的职业角色的课程模块库和教师信息库中匹配出与学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户;根据第一个性化课程体系为学生用户提供在对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学。本发明针对每个学生用户的职业理想为其提供与其职业理想相应的由相匹配的教师用户教导下的能力和知识课程教学,实现了个性化教育方案。

著录项

  • 公开/公告号CN113191651A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-07-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江吉利控股集团有限公司;

    申请/专利号CN202110511047.4

  • 发明设计人 李书福;陆丹;

    申请日2021-05-11

  • 分类号G06Q10/06(20120101);G06Q50/20(20120101);G06F16/27(20190101);G06F21/64(20130101);G09B5/06(20060101);

  • 代理机构11391 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人关艳芬

  • 地址 310051 浙江省杭州市滨江区江陵路1760号

  • 入库时间 2023-06-19 12:02:28

说明书

技术领域

本发明涉及教育技术领域,特别是一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

目前全球高等教育水平和规模已经达到前所未有的高度,同时高等教育发展到今天,世界各地的高校和教育机构已积累了海量的优质课程。但是,由于受限于高校运营成本、有限的师资队伍和教师自身阅历,高校仅仅凭借自身的教学资源,无法满足每一位在校生个性化教育的需求,无法为每位学生提供专属的满足其职业梦想的人才培养方案。这造成很多学生在高等教育期间所学知识与职业梦想存在较大差距,极大地浪费了宝贵的学习时间和教育资源。并且,学生进入职场后很难快速进入职业角色。另外,由于不同教师所具备的知识能力和特点各不相同,教学风格也千差万别,这些对于知识的教导传授以及不同学生对知识的接收、消化和吸收都会产生明显的影响。

目前在个性化教育方法上已进行了不少探索,但大多都局限于优化课堂教学方法(例如采用小班教学、增加互动等)和尽可能降低生师比,距离达成个性化教育、实现“千人千面”的教育理想仍然尚远,或者路径存在偏差。

因此,亟需开发一种可针对学生的职业理想匹配相关课程和教师以形成专属于每一位学生的教育培养方案的方法。

发明内容

鉴于上述问题,提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法、系统、电子设备及存储介质。

本发明的第一方面的一个目的在于提供一种面向学生用户的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法,其可针对学生用户的职业理想和个性化特征为其匹配相应的个性化课程体系和教师,实现个性化教育方案。

本发明的第一方面的一个进一步的目的在于精准锁定学生用户的理想职业角色。

本发明的第一方面的又一个进一步的目的在于解决学习过程防篡改的问题。

本发明的第二方面的一个目的在于提供一种面向教师用户的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法,其可针对教师用户所具备的知识能力和个性化特征为其匹配对应的学生及其个性化课程体系,实现个性化教育方案。

特别地,根据本发明实施例的一方面,提供了一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法,包括:

获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征;

根据所述目标职业角色和所述第一个性化特征,从预先建立的职业角色的课程模块库和教师信息库中匹配出与所述学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户;

根据所述第一个性化课程体系为所述学生用户提供在所述对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学;

其中,所述职业角色的课程模块库包括职业角色的能力知识体系库和能力知识与课程的对应关系库,所述教师信息库中存储有教师用户的知识能力和第二个性化特征。

可选地,所述获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征的步骤包括:

根据学生用户信息,通过人工智能对所述学生用户进行心理画像和/或行为轨迹分析,以识别所述学生用户的所述第一个性化特征;

根据所述第一个性化特征确定并推荐所述学生用户理想的职业角色以供选择;

基于所述学生用户的选择操作确定所述学生用户的目标职业角色。

可选地,所述根据所述目标职业角色和所述第一个性化特征,从预生成的职业角色的课程模块库和教师信息库中匹配出与所述学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户的步骤包括:

查找所述职业角色的能力知识体系库以确定所述目标职业角色所需的能力和知识体系,并查找所述能力知识与课程的对应关系库以匹配出与所述目标职业角色所需的能力和知识体系对应的课程,以所述对应的课程组成所述第一个性化课程体系;

将所述第一个性化课程体系与所述教师信息库中教师用户的知识能力进行智能匹配,并将所述第一个性化特征与所述教师信息库中的第二个性化特征进行智能匹配,以确定与所述学生用户对应的教师用户。

可选地,所述教师信息库是通过如下方式建立的:

通过人工智能对教师用户进行画像,识别出所述教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征,基于所识别出的知识能力和第二个性化特征建立所述教师信息库;

所述职业角色的能力知识体系库是通过收集职业资格数据预先建立的。

可选地,在匹配出与所述学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户之后,所述教育方法还包括:

定期通过人工智能对所述学生用户进行心理画像,根据所述心理画像的结果对所述目标职业角色所需的能力和知识体系和所述第一个性化特征进行调整,并根据调整后的所述目标职业角色所需的能力和知识体系和所述第一个性化特征对所述学生用户对应的所述第一个性化课程体系和教师用户进行调整。

可选地,在匹配出与所述学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户之后,所述教育方法还包括:

接收所述学生用户的职业角色更改请求,根据所述职业角色更改请求更改所述学生用户的目标职业角色;

根据所述更改后的目标职业角色和所述第一个性化特征,从所述职业角色的课程模块库和所述教师信息库中匹配出与所述学生用户对应的第二个性化课程体系和新的教师用户;

将所述第一个性化课程体系中已完成教学的课程与所述第二个性化课程体系进行比较,将所述第二个性化课程体系中与所述已完成教学的课程相同的课程的状态记录为已完成,并将所述已完成教学的课程中不包含在所述第二个性化课程体系中的课程作为所述学生用户的能力素质加项储存;

为所述学生用户提供在所述新的教师用户教导下的所述第二个性化课程体系中未完成的课程的教学。

可选地,在根据所述第一个性化课程体系为所述学生用户提供在所述对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学之前,所述教育方法还包括:

通过区块链技术在所述学生用户与所述第一个性化课程体系和所述对应的教师用户之间签订电子合约。

可选地,所述第一个性化课程体系包括线上课程;

所述根据所述第一个性化课程体系为所述学生用户提供在所述对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学的步骤包括:

基于音视频技术和/或全息影像技术为所述学生用户提供所述线上课程的教学资源。

根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法,包括:

获取接入的教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征;

根据所述教师用户所具备的知识能力和所述第二个性化特征,从预先建立的职业角色的课程模块库和学生信息库中匹配出与所述教师用户对应的学生用户以及所述学生用户的第一个性化课程体系,其中,所述职业角色的课程模块库包括职业角色的能力知识体系库和能力知识与课程的对应关系库,所述学生信息库中存储有学生用户的目标职业角色和第一个性化特征;

允许所述教师用户对所述对应的学生用户进行所述第一个性化课程体系中的相应课程的线上或线下教学。

可选地,所述获取接入的教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征的步骤包括:

通过人工智能对所述教师用户进行画像以识别出所述教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征。

可选地,所述根据所述教师用户所具备的知识能力和所述第二个性化特征,从预先建立的职业角色的课程模块库和学生信息库中匹配出与所述教师用户对应的学生用户以及所述学生用户的第一个性化课程体系的步骤包括:

查找所述职业角色的能力知识体系库以确定与所述教师用户所具备的知识能力对应的职业角色,将所述对应的职业角色与所述学生信息库中的目标职业角色进行匹配并将所述第二个性化特征与所述学生信息库中的第一个性化特征进行智能匹配,以确定与所述教师用户对应的学生用户;

查找所述职业角色的能力知识体系库以确定所述对应的学生用户的目标职业角色所需的能力和知识体系,并查找所述能力知识与课程的对应关系库以匹配出与所述目标职业角色所需的能力和知识体系对应的课程,以所述对应的课程组成所述第一个性化课程体系。

可选地,所述学生信息库是通过如下方式建立的:

根据学生用户信息,通过人工智能对所述学生用户进行心理画像和/或行为轨迹分析,以识别所述学生用户的所述第一个性化特征;

根据所述第一个性化特征确定并推荐所述学生用户理想的职业角色以供选择;

基于所述学生用户的选择操作确定所述学生用户的目标职业角色;

基于所述学生用户的目标职业角色和第一个性化特征建立所述学生信息库;

所述职业角色的能力知识体系库是通过收集职业资格数据预先建立的。

可选地,所述学生信息库中学生用户的第一个性化特征根据定期通过人工智能对所述学生用户进行心理画像的结果进行调整。

可选地,所述学生信息库中学生用户的目标职业角色根据学生用户的职业角色更改请求进行更改。

可选地,在允许所述教师用户对所述对应的学生用户进行所述第一个性化课程体系中的相应课程的教学之前,所述教育方法还包括:

通过区块链技术在所述教师用户与所述对应的学生用户和所述第一个性化课程体系之间签订电子合约。

可选地,所述第一个性化课程体系包括线上课程;

所述允许所述教师用户对所述对应的学生用户进行所述第一个性化课程体系中的相应课程的线上或线下教学的步骤包括:

基于音视频技术和/或全息影像技术让所述教师用户对所述对应的学生用户进行所述线上课程的教学。

根据本发明实施例的再一方面,还提供了一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育系统,包括:

第一获取模块,配置为获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征;

第二获取模块,配置为获取教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征;

匹配模块,配置为根据所述学生用户的所述目标职业角色和所述第一个性化特征,以及所述教师用户所具备的知识能力和所述第二个性化特征,基于预先建立的职业角色的课程模块库,匹配出与所述学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户;以及

教学模块,配置为根据所述第一个性化课程体系为所述学生用户提供在所述对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学;

其中,所述职业角色的课程模块库包括职业角色的能力知识体系库和能力知识与课程的对应关系库。

根据本发明实施例的又一方面,还提供了一种电子设备,包括:处理器;以及用于存储所述处理器可执行指令的存储器;其中,所述处理器被配置为执行所述指令,以实现根据前文中任一项所述的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法。

根据本发明实施例的又再一方面,还提供了一种存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行根据前文中任一项所述的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法。

本发明实施例提供的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法和系统能够针对学生用户的目标职业角色和第一个性化特征以及教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征在学生用户和教师用户之间进行匹配,并制定出学生用户的个性化课程体系,从而针对每个学生用户的职业理想为其提供与其职业理想相应的由相匹配的教师用户教导下的能力和知识课程教学,实现了个性化教育方案。

进一步地,通过人工智能对学生用户进行心理画像和/或行为轨迹分析来识别学生用户的第一个性化特征,进而据此确定并推荐学生用户理想的职业角色,能够更加准确地确定学生用户的职业理想,将学生用户与职业角色精准锁定。

进一步地,通过人工智能对教师用户进行画像,提高教师用户的知识能力和第二个性化特征的识别准确度,从而提高教师用户与学生用户及其课程的匹配精准度。

进一步地,通过区块链技术在学生用户与其个性化课程体系和对应匹配的教师用户之间签订电子合约,锁定了三者在个性化教育方案中所形成的关系契约,解决了学习过程防篡改的难题,提高教学的私密性和安全性。

进一步地,采用成熟的音视频技术和先进的全息影像技术搭建线上教育学习平台和模拟实践平台,增强教学效果。

上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。

根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述,本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:

图1示出了根据本发明一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图;

图2示出了根据本发明另一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图;

图3示出了根据本发明又一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图;

图4示出了根据本发明又再一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图;

图5示出了根据本发明一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育系统的结构示意图;

图6示出了根据本发明另一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为解决上述技术问题,本发明实施例提出一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法。本发明提出的教育方法可以适用于各种等级的教育,特别适用于高等教育,如高校学生的教育。

图1示出了根据本发明一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图,本实施例的教育方法面向学生用户。参见图1所示,该基于职业理想的教育方法至少可以包括以下步骤S102至步骤S106。

步骤S102,获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征。

步骤S104,根据目标职业角色和第一个性化特征,从预先建立的职业角色的课程模块库和教师信息库中匹配出与学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户。

本发明的实施例中,职业角色的课程模块库包括职业角色的能力知识体系库和能力知识与课程的对应关系库,教师信息库中存储有教师用户的知识能力和第二个性化特征。

步骤S106,根据第一个性化课程体系为学生用户提供在对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学。

本发明实施例中的学生用户可以是在校学生,也可以是需要进行职业培训的社会人员。

本发明实施例提供的面向学生用户的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法能够针对学生用户的职业理想和个性化特征为其匹配相应的个性化课程体系和教师用户,进而针对每个学生用户的职业理想为其提供与职业理想相应的匹配教师用户教导下的能力和知识课程教学,实现了个性化教育方案。

在一个实施例中,上文步骤S102中可以通过采集学生用户信息,根据学生用户信息提取得到学生用户的第一个性化特征,并根据学生用户信息为学生用户确定并推荐理想的职业角色以供其选择,进而基于学生用户的选择操作确定学生用户的目标职业角色。学生用户信息可以是通过学生用户注册得到的。学生用户信息可包括但不限于学生用户的姓名、年龄、地域、教育经历、学习专业、爱好、性格特点等。在学生用户注册时收集学生用户信息,可提高信息收集的便利性和准确性。第一个性化特征可包括学生用户的个性特质、性格优势和劣势、爱好特长、关注点等个性化特征。

在一些实施例中,可预先收集全球的职业角色数据,通过大数据分析得到不同人群与从事的职业角色之间的关联关系,进而根据分析得到的关联关系基于学生用户信息为学生用户确定并推荐理想的职业角色。推荐页面可采用弹窗、表格等多种形式,本发明对此不做限制。

当然,在另一些实施例中,目标职业角色也可以是由学生用户自行输入的。对于学生用户自行输入的目标职业角色,可以对该目标职业角色进行评估,分析为达到该目标职业角色的要求所需付出的努力和路径,并与其他推荐的职业角色的路径相对比,以帮助学生用户更好地选择目标职业角色。具体地,例如,通过将与学生用户自行输入的目标职业角色匹配的第一个性化课程体系跟与其他推荐的职业角色匹配的第一个性化课程体系作比较,来帮助学生用户进行目标职业角色的选择。

在一个优选的实施例中,步骤S102可以进一步实施为:根据学生用户信息,通过人工智能(Artificial Intelligence,AI)对学生用户进行心理画像和/或行为轨迹分析,以识别学生用户的第一个性化特征。进而,根据学生用户的第一个性化特征确定并推荐学生用户理想的职业角色以供选择。最后,基于学生用户的选择操作确定学生用户的目标职业角色。通过心理画像和/或行为轨迹分析,可以准确识别学生用户的个性特质、性格优势和劣势、爱好特长、关注点等第一个性化特征,从而能够更加准确地确定学生用户的职业理想,将学生用户与职业角色精准锁定。本发明实施例中可采用现有的AI心理画像方式,如采用人工智能机器人进行用户心理画像以刻画心理化特征等,当然,也可以采用其他的方式,本发明对此不做具体限制。

通过利用人工智能对学生用户进行精准画像,进而提出职业理想指导建议的教育模式和匹配的教师,真正实现了“千人千面”的个性化培养目标。

在一些实施例中,在获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征后,可将其存储在学生信息库中。

上文步骤S104中涉及的职业角色的能力知识体系库可以是通过收集职业资格数据预先建立的。

在一些实施例中,可以通过收集联合国、中国等地区发布的职业资格目录作为职业资格数据,根据这些职业资格目录中记载的各职业角色需具备的相应知识和能力建立职业角色的能力知识体系库。例如,根据中国发布的专业职业资格目录,注册化工工程师需具备《中华人民共和国建筑法》、《国务院关于修改<建设工程勘察设计管理条例>的决定》、《勘察设计注册工程师管理规定》、《注册化工工程师执业资格制度暂行规定》中规定的知识和能力。

在一些实施例中,还可以收集各种职业角色中突出的成功人士的数据作为职业资格数据,通过对这些成功人士的数据进行大数据分析,总结得出各种职业角色所需的知识和能力素质。具体地,可以通过人工智能技术对这些成功人士进行行为方式和行为轨迹的分析,得到职业角色成功的路径和条件,并将这些路径和条件转化为职业角色应具备的知识和能力。

另外,对于不断涌现的新职业,也可以通过大数据分析,收集和分析这些新职业角色的成功路径与条件作为职业资格数据。

当然,也可以集合上述多种数据预先建立职业角色的能力知识体系库。

对应关系库中的课程可以来自于预建的教育课程库。预建的教育课程库可以通过集合全球优质教育资源建立,包括全球不同教育机构(如高校、技术培训机构等)的课程,并且,可以根据这些教育机构的课程变化进行不断更新。由此,可打通产权壁垒与行业头部企业(组织机构)合作,动态更新培养方案。

在一个实施例中,教师信息库可以通过如下方式建立:通过人工智能对教师用户进行画像,识别出教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征,基于所识别出的知识能力和第二个性化特征建立教师信息库。具体地,采集教师用户信息,根据所采集的教师用户信息通过人工智能对教师用户进行精准画像。教师用户信息可以是通过教师用户注册得到的。教师用户信息可包括但不限于教师用户的姓名、年龄、地域、职业、教育经历、专业背景、职业证书、爱好、性格特点等。第二个性化特征可包括教师用户的个性特质、教学风格等个性化特征。本实施例通过人工智能对教师用户进行精准画像,提高教师用户的知识能力和第二个性化特征的识别准确度,从而提高教师用户与学生用户及其课程的匹配精准度。

在一个具体的实施例中,步骤S104可以进一步实施为:查找职业角色的能力知识体系库以确定目标职业角色所需的能力和知识体系,并查找能力知识与课程的对应关系库以匹配出与目标职业角色所需的能力和知识体系对应的课程,以对应的课程组成第一个性化课程体系;

将第一个性化课程体系与教师信息库中教师用户的知识能力进行智能匹配,并将第一个性化特征与教师信息库中的第二个性化特征进行智能匹配,以确定与学生用户对应的教师用户。

在应用中,第一个性化课程体系与教师用户的知识能力进行智能匹配可以实际转化为第一个性化课程体系所对应的目标职业角色所需的能力和知识体系与教师用户的知识能力的匹配。第一个性化特征与第二个性化特征的匹配可根据预设的匹配原则(如特征相近匹配原则、或特征互补匹配原则等)进行。通过智能匹配,为学生用户制定最符合其职业理想的个性化课程体系并为其选择最适合的教师进行课程的教导,以保证教育质量。

进一步地,通过利用大数据技术准确分析结合智能匹配,得到专属于每一学生用户的个性化课程体系,从而组成海量个性化人才培养方案,能够准确对接海量的受教者(即学生用户)和符合其能力培养所需的施教者(即教师用户)。

在一些实施例中,学生用户的第一个性化课程体系可以包括线下课程和/或线上课程。通过为学生用户提供线上线下混合式的整体的人才培养方案,可以提高教学的灵活性和全面性。

具体地,学生用户的第一个性化课程体系可以包括基础课、个性化通识课、哲学课、专业课、职业能力课等的至少之一。基础课例如可以是高校已有的基础课程,其可以周延所有职业角色,即,基础课可由各职业角色共享。通识课可指提供通行于不同人群之间的知识和价值观的课程,例如可以包括文学与艺术课程、历史与文化课程、社会分析课程、道德理想课程、语言课程等。在实际应用中,可在已有的通识课程中根据不同学生用户个体搭配出学生用户所需的个性化通识课程。哲学课(如心理学课程)可以为学生用户提供非功利化的人生价值和情感成熟化提升。专业课和职业能力课可以为学生用户提供不断丰富和优化的专业知识和特殊的职业能力培训,从而动态地支持职业角色所需的知识和能力。通过丰富的课程和能力培训,使学生用户更加贴近职业角色,更能对接职场需求。

上文步骤S106中,根据为学生用户匹配出的第一个性化课程体系为学生用户提供相应课程的线上或线下教学,且课程的教学在匹配出的教师用户的教导下进行,从而实现“千人千面”的个性化教育。

对于线下课程,可以通过提供预约、提醒等方式,保证学生用户可按时进行课程教学,避免错失课程。对于匹配的教师用户,也可以通过同样的方式保证该教师用户参与到课程教学中。

对于线上课程,考虑到互联网的特点,可以通过多种技术来保证教学的私密性、安全性和教学效果等。

在一些实施例中,可以利用区块链防篡改的特点,将区块链技术应用于线上教育,以保证教学的私密性和安全性。例如,学生用户的个性化课程体系中的线上课程可存储于分布式存储系统(如分布式的多个服务器或服务器集群)中,学生用户的线上学习客户端和教师用户的客户端与分布式存储系统之间通过区块链技术建立连接,通过区块链的智能合约或哈希运算和数字签名,防止各用户的线上课程被篡改或窃取。当然,对于线下课程,同样可以利用区块链技术来保证学生用户与其个性化课程体系和对应的教师用户之间的契约不被篡改,只是此时课程内容并非存储于分布式存储系统而是通过线下传授。

在一个进一步的实施例中,在执行步骤S106的课程教学之前,可以先通过区块链技术在学生用户与其第一个性化课程体系和对应的教师用户之间签订电子合约。通过这种方式,锁定了三者在个性化教育方案中所形成的关系契约,解决了学习过程防篡改的难题,提高教学的私密性和安全性。

在一些实施例中,还可以利用成熟的音视频技术和/或先进的全息影像技术搭建线上教育学习平台和模拟实践平台,从而为学生用户提供线上课程的教学资源,如此,教学方式可以更灵活多样,教学效果更好。特别是全息影像技术,可以实现在线高仿真模拟教学,在实现远程教育的同时更好地保证教学效果。

在本发明提供的教育方法中,在个性化教学过程中,还可以根据学生用户的需求或变化对学生用户的职业理想(即目标职业角色)进行调整,以为学生用户提供更贴切的个性化课程。

图2示出了根据本发明另一实施例的面向学生用户的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图。

参见图2所示,在一些实施例中,本发明的教育方法还可以包括步骤S108:定期通过人工智能对学生用户进行心理画像,根据心理画像的结果对目标职业角色所需的能力和知识体系和第一个性化特征进行调整,并根据调整后的目标职业角色所需的能力和知识体系和第一个性化特征对学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户进行调整。相应地,在调整学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户后,可继续执行步骤S106,其中根据调整后的第一个性化课程体系和教师用户为学生用户提供教学,从而实现对学生用户的个性化教育方案的优化。对用户进行心理画像的方式如前文所述,此处不再赘述。步骤S108可以在本发明的教育方法的不同节点进行,例如,可以在匹配出与学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户之后执行,也可以在根据第一个性化课程体系为学生用户提供在对应的教师用户教导下的相应课程的教学的过程中执行。通过定期进行心理画像,可及时掌握学生用户的第一个性化特征的变化和职业需求的变化,从而可以及时对学生用户的能力要求进行纠偏、优化和丰富,进而可据此调整学生用户的个性化课程体系和匹配的教师用户,使得提供的教学更加贴合学生用户的职业需求。

继续参见图2所示,在一些实施例中,本发明的教育方法还可以包括以下步骤S110至步骤S116。

步骤S110,接收学生用户的职业角色更改请求,根据职业角色更改请求更改学生用户的目标职业角色。

步骤S112,根据更改后的目标职业角色和第一个性化特征,从职业角色的课程模块库和教师信息库中匹配出与学生用户对应的第二个性化课程体系和新的教师用户。

步骤S114,将第一个性化课程体系中已完成教学的课程与第二个性化课程体系进行比较,将第二个性化课程体系中与已完成教学的课程相同的课程的状态记录为已完成,并将已完成教学的课程中不包含在第二个性化课程体系中的课程作为学生用户的能力素质加项储存。能力素质加项可以作为学生用户的职业能力素质的评价因素之一。

步骤S116,为学生用户提供在新的教师用户教导下的第二个性化课程体系中未完成的课程的教学。

步骤S110至步骤S116可以在本发明的教育方法的不同节点进行,例如,可以在匹配出与学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户之后执行,也可以在根据第一个性化课程体系为学生用户提供在对应的教师用户教导下的相应课程的教学的过程中执行。

本实施例中,通过在学生用户的学习成长过程中,根据学生用户的职业角色变更需求为其重新定制个性化课程体系并重新匹配教师用户,可使个性化教育方案更加贴合用户需求。进一步地,在重新制定个性化课程体系后,之前已完成的课程学习并不会浪费,而是被跳跃和同步到新的目标职业角色对应的个性化教育方案中,与新的个性化课程体系(即第二个性化课程体系)中的课程一致的,将被记录为已完成状态,以避免重复学习,不一致的课程则可以作为能力素质加项储存,用以增强学生用户的竞争力。

需要说明的是,第二个性化课程体系与第一个性化课程体系仅是用来区分与原目标职业角色对应的课程组合和与新目标职业角色对应的课程组合之间的区别,但两者的性质是相同的,对第一个性化课程体系所进行的操作同样可适用于第二个性化课程体系。例如,在匹配出第二个性化课程体系之后,同样可以执行步骤S108,定期通过人工智能对学生用户进行心理画像,根据心理画像的结果对学生用户对应的第二个性化课程体系和教师用户进行调整。

在实际应用中,为学生用户提供其个性化课程体系中相应课程的教学之后,可使学生用户形成职场所需的职业能力、素质、价值等,帮助学生用户顺利进入职业角色。在学生用户进入职业角色后,本发明的教育方法仍然可以为学生用户提供符合需求的培训课程以继续培训,进一步提升学生用户的能力。继续培训的过程步骤与前文所述的教育方法步骤类似,不再重复介绍。

进一步地,在学生用户完成个性化课程体系中相应课程的教学,实现当前的职业理想之后,还可以设立新的职业理想,以继续进行针对新的职业理想的学习。此时,可返回至步骤S102,以进行新一轮的基于职业理想的教育。如此,实现对学生用户的持续的个性化教育,培养多方面人才。

需要说明的是,上述步骤S108、S110的编号仅用于区分不同的步骤,并不指代步骤之间的先后关系。

图3示出了根据本发明又一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法的流程示意图,本实施例的教育方法面向教师用户。参见图3所示,该教育方法至少可以包括以下步骤S302至步骤S306。

步骤S302,获取接入的教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征。

步骤S304,根据教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征,从预先建立的职业角色的课程模块库和学生信息库中匹配出与教师用户对应的学生用户以及学生用户的第一个性化课程体系,其中,职业角色的课程模块库包括职业角色的能力知识体系库和能力知识与课程的对应关系库,学生信息库中存储有学生用户的目标职业角色和第一个性化特征。

步骤S306,允许教师用户对对应的学生用户进行第一个性化课程体系中的相应课程的线上或线下教学。

本发明实施例提供的面向教师用户的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法能够针对教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征为其匹配对应的学生用户及其个性化课程体系,以便针对每个学生用户的职业理想为其提供与职业理想相应的能力和知识课程的教导,实现个性化教育方案。

在一个实施例中,步骤S302可以具体实施为:通过人工智能对教师用户进行画像以识别出教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征。教师用户的画像方式如前文所述,此处不再重复。

在一些实施例中,在获取教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征后,可将其存储在教师信息库中。

在一个实施例中,步骤S304可以进一步实施为:

查找职业角色的能力知识体系库以确定与教师用户所具备的知识能力对应的职业角色,将对应的职业角色与学生信息库中的目标职业角色进行匹配并将第二个性化特征与学生信息库中的第一个性化特征进行智能匹配,以确定与教师用户对应的学生用户;

查找职业角色的能力知识体系库以确定对应的学生用户的目标职业角色所需的能力和知识体系,并查找能力知识与课程的对应关系库以匹配出与目标职业角色所需的能力和知识体系对应的课程,以对应的课程组成第一个性化课程体系。

步骤S304中涉及的职业角色的能力知识体系库可以是通过收集职业资格数据预先建立的。

学生信息库可以是通过如下方式建立的:

根据学生用户信息,通过人工智能对学生用户进行心理画像和/或行为轨迹分析,以识别学生用户的第一个性化特征;

根据第一个性化特征确定并推荐学生用户理想的职业角色以供选择;

基于学生用户的选择操作确定学生用户的目标职业角色;

基于学生用户的目标职业角色和第一个性化特征建立学生信息库。

在一个进一步的实施例中,学生信息库中学生用户的第一个性化特征可以根据定期通过人工智能对学生用户进行心理画像的结果进行调整。根据人工智能心理画像的结果调整第一个性化特征的方式如前文所述,此处不再赘述。

在一个进一步的实施例中,学生信息库中学生用户的目标职业角色可以根据学生用户的职业角色更改请求进行更改。

在一个进一步的实施例中,在执行步骤S306之前,还可以通过区块链技术在教师用户与对应的学生用户及其第一个性化课程体系之间签订电子合约,以此锁定三者在个性化教育方案中所形成的关系契约,解决了学习过程防篡改的难题,提高教学的私密性和安全性。

第一个性化课程体系可以包括线下课程和/或线上课程。

在一个实施例中,在第一个性化课程体系包括线上课程的情况下,步骤S306可以进一步实施为:基于音视频技术和/或全息影像技术让教师用户对与其对应的学生用户进行线上课程的教学,从而增强教学效果。

下面参照图4,结合学生用户和教师用户对本发明一个实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法进行详细的说明。

如图4所示,在学生用户侧,学生用户注册后,对学生用户进行心理画像和行为轨迹分析,得到学生用户的目标职业角色和第一个性化特征,以学生用户的目标职业角色和第一个性化特征构成学生信息库。在教师用户侧,教师用户注册后,对教师用户进行画像,得到教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征,以教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征构成教师信息库。基于学生信息库、教师信息库和职业角色的课程模块库通过人工智能技术进行匹配,为学生用户匹配出对应的个性化课程体系和教师用户,为教师用户匹配出对应的学生用户及其个性化课程体系。之后,通过区块链技术锁定相匹配的学生用户、学生用户的个性化课程体系和教师用户之间的相关电子合约,并根据匹配结果(即相匹配的学生用户、学生用户的个性化课程体系和教师用户)进行课程教学。最后,学生用户完成职业能力和素质培养后,进入职业角色。在教学培养过程中,可根据学生用户的需求重选或纠偏个性化课程体系(即培养方案)和师资搭配(即匹配的教师用户)。另外,在教学培养过程中,还可以定期对学生用户进行心理画像,根据心理画像的结果纠偏、优化和丰富对学生用户的能力要求,进而调整学生用户的个性化课程体系和匹配的教师用户。在教学培养过程中,还可以根据学生用户的请求选择新的职业理想(即新的目标职业角色),进而返回至人工智能匹配步骤,以匹配出新的个性化课程体系和教师用户形成新的培养方案,已完成的课程转入新的培养方案中。

本实施例能够针对学生用户的目标职业角色和第一个性化特征以及教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征在学生用户和教师用户之间进行匹配,并制定出学生用户的个性化课程体系,从而针对每个学生用户的职业理想为其提供与其职业理想相应的由相匹配的教师用户教导下的能力和知识课程教学,实现了个性化教育方案。

基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种基于学生职业理想的线上线下混合式教育系统。

图5示出了根据本发明一实施例的基于学生职业理想的线上线下混合式教育系统100的结构示意图。如图5所示,教育系统100一般性地可包括第一获取模块110、第二获取模块120、匹配模块130以及教学模块140。第一获取模块110配置为获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征。第二获取模块120配置为获取教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征。匹配模块130分别与第一获取模块110和第二获取模块120连接,配置为根据学生用户的目标职业角色和第一个性化特征,以及教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征,基于预先建立的职业角色的课程模块库,匹配出与学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户,其中,职业角色的课程模块库包括职业角色的能力知识体系库和能力知识与课程的对应关系库。教学模块140与匹配模块130连接,配置为根据第一个性化课程体系为学生用户提供在对应的教师用户教导下的相应课程的线上或线下教学。对于第一个性化特征、第二个性化特征和职业角色的课程模块库,已在前文中进行了介绍,此处不再重复。

在一些实施例中,第一获取模块110在获取学生用户的目标职业角色和第一个性化特征后,可将它们存储在学生信息库中。相类似地,第二获取模块120在获取教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征后,也可将它们存储在教师信息库中。进而,匹配模块130可基于学生信息库、教师信息库和职业角色的课程模块库,进行学生用户的个性化课程体系的匹配以及学生用户与教师用户之间的匹配。

具体地,当面向学生用户时,匹配模块130还配置为:查找职业角色的能力知识体系库以确定学生用户的目标职业角色所需的能力和知识体系,并查找能力知识与课程的对应关系库以匹配出与目标职业角色所需的能力和知识体系对应的课程,以对应的课程组成第一个性化课程体系;将第一个性化课程体系与教师信息库中教师用户的知识能力进行智能匹配,并将第一个性化特征与教师信息库中的第二个性化特征进行智能匹配,以确定与学生用户对应的教师用户。

当面向教师用户时,匹配模块130还配置为:查找职业角色的能力知识体系库以确定与教师用户所具备的知识能力对应的职业角色,将对应的职业角色与学生信息库中的目标职业角色进行匹配并将第二个性化特征与学生信息库中的第一个性化特征进行智能匹配,以确定与教师用户对应的学生用户;查找职业角色的能力知识体系库以确定对应的学生用户的目标职业角色所需的能力和知识体系,并查找能力知识与课程的对应关系库以匹配出与目标职业角色所需的能力和知识体系对应的课程,以对应的课程组成第一个性化课程体系。

在一些实施例中,第一获取模块110还可以配置为:根据学生用户信息,通过人工智能对学生用户进行心理画像和/或行为轨迹分析,以识别学生用户的第一个性化特征;根据第一个性化特征确定并推荐学生用户理想的职业角色以供选择;基于学生用户的选择操作确定学生用户的目标职业角色。

在一些实施例中,第二获取模块120还可以配置为:通过人工智能对教师用户进行画像以识别出教师用户所具备的知识能力和第二个性化特征。

在一些实施例中,第一获取模块110还可以配置为:定期通过人工智能对学生用户进行心理画像,根据心理画像的结果对目标职业角色所需的能力和知识体系和第一个性化特征进行调整。相应地,匹配模块130还可以配置为:根据调整后的目标职业角色所需的能力和知识体系和第一个性化特征对学生用户对应的第一个性化课程体系和教师用户进行调整。

在一些实施例中,第一获取模块110还可以配置为:接收学生用户的职业角色更改请求,根据职业角色更改请求更改学生用户的目标职业角色。相应地,匹配模块130还可以配置为:根据更改后的目标职业角色和第一个性化特征,从职业角色的课程模块库和教师信息库中匹配出与学生用户对应的第二个性化课程体系和新的教师用户;将第一个性化课程体系中已完成教学的课程与第二个性化课程体系进行比较,将第二个性化课程体系中与已完成教学的课程相同的课程的状态记录为已完成,并将已完成教学的课程中不包含在第二个性化课程体系中的课程作为学生用户的能力素质加项储存。教学模块140还可以配置为:为学生用户提供在新的教师用户教导下的第二个性化课程体系中未完成的课程的教学。

在一些实施例中,如图6所示,教育系统100还可以包括契约模块150。契约模块150连接在匹配模块130与教学模块140之间,配置为通过区块链技术在学生用户与第一个性化课程体系和对应的教师用户之间签订电子合约,以解决学习过程防篡改的难题。

在一些实施例中,第一个性化课程体系包括线上课程,在这种情况下,教学模块140还可以配置为:基于音视频技术和/或全息影像技术为学生用户和对应的教师用户提供线上课程的教学资源,以完成课程学习。

基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种电子设备,其包括:处理器;以及用于存储处理器可执行指令的存储器;其中,处理器被配置为执行指令,以实现根据前文任意实施例或实施例组合的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法。

基于同一发明构思,本发明实施例还提供了一种存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行根据前文任意实施例或实施例组合的基于学生职业理想的线上线下混合式教育方法。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到,上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,为简洁起见,在此不另赘述。

另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以物理上相互独立,也可以两个或两个以上功能单元集成在一起,还可以全部功能单元都集成在一个处理单元中。上述集成的功能单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件或者固件的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解:所述集成的功能单元如果以软件的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,其包括若干指令,用以使得一台计算设备(例如个人计算机,服务器,或者网络设备等)在运行所述指令时执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM),磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者,实现前述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件(诸如个人计算机,服务器,或者网络设备等的计算设备)来完成,所述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质中,当所述程序指令被计算设备的处理器执行时,所述计算设备执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤。

最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:在本发明的精神和原则之内,其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案脱离本发明的保护范围。

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