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基于微信的移動智能學習系統的設計與實現

2022-08-31 21:48季波王永盛楊艷婷朱開心
電腦知識與技術 2022年17期
關鍵詞:知識點

季波 王永盛 楊艷婷 朱開心

摘要: 本文基于市場上智能學習平臺的優缺點進行研究分析,對移動智能學習系統功能進行設計?;诮?、學、練“三位一體”的智能學習平臺,意在打造“以暢學為主,快樂學習”教學閉環系統的生態。系統主要功能包括試卷答題、針對答題結果的智能分析、學習視頻的智能推薦等。系統采用微信小程序框架、Servlet技術等主流的開發工具,界面簡潔友好,性能良好。

關鍵詞:智能學習;知識點;Servlet

中圖分類號:TP393? ? ? 文獻標識碼:A

文章編號:1009-3044(2022)17-0046-02

0 概述

在國外,自適應學習早在20世紀90年代的美國就已存在,目前已得到較為廣泛的應用。美國自適應學習公司DreamBox Learning曾在2010年后做過一項調查,結果表明49%的人正在自適應學習軟件上教授補充課程,42%的人正將其作為核心課程平臺使用。在國內,公開宣布人工智能自適應教育的公司共有45家。其中包括:松鼠AI智適應教育等直接從人工智能自適應學習切入的創業公司;新東方、好未來等大型教育公司;流利說、朗播等語言培訓類公司;洋蔥數學、學吧課堂等培訓類公司。

在2018年,王家輝等人針對各類學習平臺下答題模式單一導致學生復習效率低下的問題,發表了《基于知識圖譜的微信智能刷題系統》,該篇利用協同過濾等推薦方式,構建學生學習的知識圖譜,有效地提升學生的答題效率[1]。深度知識追蹤(DKT)模型是斯坦福大學Piech Chris 在NIPS2015提出發表的,使用遞歸神經網絡以學生歷史答題數據對學生進行建模,不需對訓練數據集預先有類別標注,只需知道用戶歷史答題情況即可建模,效果會隨著數據集的增大而不斷提升。學者們提出了一系列方法,例如動態鍵值對記憶網絡、融合練習分析的循環神經網絡。

市面上存在的智能學習平臺普遍存在以下不足:第一,傳統單調的題海訓練,學生無法在興趣基礎上展開自主學習。第二,智能學習平臺無法營造良好的學習競爭氛圍。本文設計與實現的基于微信的移動智能學習系統,綜合了目前市場上已存在的智能學習平臺的功能,采用微信小程序框架進行開發,并解決上述的不足之處,為學生提供便捷、高效、定制化的智慧化管理方案。

1 系統分析

通過基于微信的移動智能學習系統,意基于教、學、練“三位一體”的智能學習平臺,意在打造“以暢學為主,快樂學習”教學閉環系統的生態。本文在需求分析的相關基礎之上著重研究以下幾個方面:

如何通過平臺引導式教學代替傳統的講師理論授課,釋放教師課堂精力。

如何讓學生根據自身學習習慣和學習能力自主安排學習時間。

如何確保知識點的全面以及不必要地重復做題,提高練習的全面性、做題的高效性。

為實現上述研究目標,系統需具備如下功能。

為學生提供了學生試卷答題以及針對答題結果的智能分析、學生瀏覽視頻以及視頻的智能推薦、音樂浮窗、消息推送、試卷分析的智能推薦以及成績排行榜、視頻點播直播、答題計時、考勤、教務查詢、教學評價、社區討論功能。

為教師提供了上傳試卷、空教室查詢、視頻上傳、視頻直播、個人信息查詢、課表查詢、考試安排查詢、教務通知、社區討論、試卷管理等功能。

2 系統主要功能實現

2.1 技術架構

系統前端采用微信小程序開發框架,后端Servlet技術,數據庫采用MySQL數據庫,如表1所示。

2.2 主要功能實現

根據系統分析,本系統主要包含如下學生端、教師端功能模塊,如圖1、圖2所示。

2.2.1學生端

微信小程序界面如下圖3所示,智能推薦試題界面如下圖4所示。

1)對教學視頻進行操作,包括自主搜索教學視頻,平臺會針對學生推薦和他興趣相投的其他學生喜歡的學習視頻進行智能推薦。

2)進行考試練習,包括隨機測試和自主練習。學生自主練習,考試有智能計時功能,超時會提示并要求退出,考試結束后系統會對試題進行分析并智能推薦相關習題以便鞏固。學生隨機測試,練習后系統會保留成績并對每位學生的成績進行智能排序。

3)進行視頻點播,點播之后會出現相應的視頻。

4)對課表、成績進行管理,查詢考試安排。

5)查詢授課教師信息,對考勤進行管理,學生二維碼掃碼打卡。

6) 對任課老師進行評價,參與社區討論,包括對熱點內容點贊、評論、收藏。

2.2.2教師端

微信小程序界面如圖5所示,試卷上傳界面如圖6所示。

1)對試卷進行管理,包括查看試卷、刪除試卷、根據提示生成試卷。

2)對空教室進行管理,對個人信息進行管理,包括查詢個人信息。

3)管理視頻,包括選擇視頻上傳,點擊直播進行視頻直播。

4)對教務通知進行管理,對課表進行管理,包括點擊課表查看個人授課安排。

5)對考試安排進行管理,包括查看自己監考的考試科目、考試時間和地點。

6)參與社區討論,包括對熱點內容點贊、評論、收藏。

3 結束語

本文設計與實現的基于微信的移動智能學習系統是通過基于教、學、練“三位一體”的智能學習平臺,意在打造“以暢學為主,快樂學習”教學閉環系統的生態。

本系統的創新點包括:

1)通過平臺引導式教學代替傳統的講師理論授課,釋放教師課堂精力。學生可以使用小程序學習課程上的知識、查看推送的IT行業消息,并且小程序帶有音樂浮窗。

2)學生通過觀看老師上傳的視頻以及試卷,根據自身學習習慣自主安排學習時間。利用基于用戶的協同過濾算法,找出相似興趣的其他用戶偏好的視頻推薦給本用戶。

3)通過深度知識跟蹤算法,使學生練習更具有針對性,并且基于整體知識點的知識點路徑推薦,確保知識點的全面以及不必要地重復做題,提高練習的全面性、做題的高效性。同時還有隨機測試,檢驗學生學習的成果,形成成績排行榜,激勵學生學習。

參考文獻:

[1] 王家輝,文欣秀,趙敏,等.基于知識圖譜的微信智能刷題系統[J].實驗室研究與探索,2018,37(11):125-128,140.

收稿日期:2021-05-25

作者簡介:季波(1985—),男,安徽宿州人,碩士,工程師,主要研究方向為數據挖掘與機器學習。

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