本發(fā)明專利技術公開了一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法，該方法可以實現(xiàn)無線實時網絡教學，能夠實現(xiàn)教師、學生的遠程互動，系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)的處理技術，能夠為海量的學習客戶端數(shù)據(jù)進行處理和分析，借鑒了電子商務中協(xié)同過濾推薦算法的優(yōu)點，將協(xié)同過濾技術與學習平臺相結合，可準確定位用戶的學習興趣，從而精確提供學習再遠，大大的提高了在線學習資源的利用率。
【技術實現(xiàn)步驟摘要】
所屬
本專利技術涉及一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法。
技術介紹
移動學習作為網絡化學習的一個分支，正日益受到人們的關注，并成為高等教育技術及相關領域研究的新熱點。移動學習作為一種全新的學習形式在學校教育和培訓領域有著不可估量的應用潛力。移動學習的主要目的就是利用移動終端和無線通信網絡進行教學相關的活動，包括上課學習、訪問教學資源、課程評價和測試等等。隨著互聯(lián)網的發(fā)展，學習活動從教室擴展到Internet，出現(xiàn)了很多互連網教學系統(tǒng)平臺，但是現(xiàn)如今的在線學習系統(tǒng)還存在很多的缺陷:教學資源利用率不高；學習資源數(shù)不勝數(shù),學習者如大海撈針一般無法快速地找到所需的資源；學習者需要手動輸入描述詞匯進行搜索,系統(tǒng)不能根據(jù)用戶自身的信息主動推薦。這些缺陷使得網絡學習失去了原有的優(yōu)勢,因此,急需將個性化服務融入到互連網教學系統(tǒng)平臺中。這樣通過系統(tǒng)的主動推送使用戶能夠快速、準確地獲取所需的資源,而不必自己去檢索、尋找資源,從而提高了用戶找尋資源的效率,為用戶節(jié)省大量的時間。另外,通過個性化推薦技術,可以保證推薦資源的質量,提高資源利用率,為處于“學習迷航”的學習者指明學習方向。在大數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)中，當前多個行業(yè)，尤其是情報分析領域，會從多個數(shù)據(jù)源獲取不同的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型又有結構化數(shù)據(jù)、半結構化數(shù)據(jù)、非結構化數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)內容格式雜亂無章，信息虛實結合。所以需要通過大數(shù)據(jù)分析技術，從海量多源異構數(shù)據(jù)中挖掘中有用的價值信息，為各類分析應用提供數(shù)據(jù)支撐。隨著互聯(lián)網教學技術的迅猛發(fā)展，當前進入了信息爆炸的時代，海量信息同時呈現(xiàn)，大量的UGC(互聯(lián)網術語，全稱為UserGeneratedContent，即用戶生成內容的意思)內容、音頻、文本信息、視頻、圖片等非結構化數(shù)據(jù)出現(xiàn)了，因此有必要在互聯(lián)網教學系統(tǒng)中引進大數(shù)據(jù)技術。此外，為解決互聯(lián)網教學系統(tǒng)數(shù)據(jù)通信中的安全問題，加密通信已成為逐漸走入人們的視野，加密通信主用采用端到端全程加密技術，空中接口和網絡之間全程采用密文傳送方式，令通話難以竊聽，保證了整個數(shù)據(jù)通信過程的安全性。
技術實現(xiàn)思路
本專利技術提供一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法，該方法可以實現(xiàn)無線實時網絡教學，能夠實現(xiàn)教師、學生的遠程互動，系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)的處理技術，能夠為海量的學習客戶端數(shù)據(jù)進行處理和分析，借鑒了電子商務中協(xié)同過濾推薦算法的優(yōu)點，將協(xié)同過濾技術與學習平臺相結合，可準確定位用戶的學習興趣，從而精確提供學習再遠，大大的提高了在線學習資源的利用率。為了實現(xiàn)上述目的，本專利技術提供一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法，該方法具體包括如下步驟：S1.大數(shù)據(jù)處理裝置從多個移動學習終端實時獲取海量數(shù)據(jù)，并對海量數(shù)據(jù)進行處理，建庫；S2.移動學習終端和大數(shù)據(jù)處理裝置與教學服務器三者之間實時通過安全加密的方式收發(fā)數(shù)據(jù)；S3.教學服務器實時接收移動教學服務器和大數(shù)據(jù)處理裝置發(fā)送的數(shù)據(jù)，并實時定位移動學習終端的興趣，推薦適合的學習內容，實現(xiàn)移動學習終端與教學服務器之間的個性化互動。優(yōu)選的，在步驟S1中具體包括如下步驟：從多個移動學習終端抽取大數(shù)據(jù)，并對大數(shù)據(jù)進行規(guī)則轉換；對進行規(guī)則轉換后的大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理；根據(jù)數(shù)據(jù)處理后的大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫。優(yōu)選的，其中，從多個移動學習終端抽取的大數(shù)據(jù)包括：結構化數(shù)據(jù)和非結構化數(shù)據(jù)，對大數(shù)據(jù)進行規(guī)則轉換的方式包括數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)預處理包括以下至少之一：格式標準化、異常數(shù)據(jù)清除、錯誤糾正、去重。優(yōu)選的，在步驟S3中，采用如下步驟實現(xiàn)實時定位移動學習終端的興趣，推薦適合的學習內容：S31.獲取用戶-資源評分矩陣；包括m個移動學習客戶端對n個資源的評分，形成m×n矩陣；S32.選擇相似度計算公式，計算產生最近鄰居集合；設置用戶共同評分數(shù)量閾值T,若共同評分數(shù)量<T，則使用改進的相似度計算方法；反之，則使用余弦相似度或者皮爾森相關系數(shù)相似度計算方法；S33.引入時間函數(shù)，評分預測計算并產生推薦結果。優(yōu)選的，在所述步驟S32中，所述步驟改進的相似度計算方法為：其中SU,V表示用戶U與用戶V的相似度；RU,V表示用戶U和用戶V的共同評分資源集合；rU,i表示用戶U對資源i的評分；rV,i表示用戶V對資源i的評分；表示用戶U對資源的平均評分；表示用戶V對資源的平均評分；F(rU,i,rV,i)表示包含用戶u對資源i的評分、用戶V對資源i的評分的評分約束函數(shù)；di表示用戶U和用戶V對資源i評分的絕對距離；rm表示系統(tǒng)設定的評分范圍的評分中值；RatingStart表示系統(tǒng)設置評分范圍的其實質；RatingEnd表示系統(tǒng)設置的評分范圍的結束值。優(yōu)選的，在所述步驟S33中，所述引入時間函數(shù)，具體為：其中，表示用戶U對資源的平均評分；SU,V表示用戶U與用戶V的相似度；rX,i表示用戶X對資源i的評分；NU表示與用戶U最相似的鄰居集合；X表示用戶U最相似的鄰居集合中的用戶之一；ft表示時間函數(shù)，時間函數(shù)越大，用戶興趣越新，tui表示用戶對學習資源的評分時間；N和μ為時間衰減參數(shù)。本專利技術具有以下優(yōu)點和有益效果：可以實現(xiàn)無線實時網絡教學，能夠實現(xiàn)教師、學生的遠程互動，系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)的處理技術，能夠為海量的學習客戶端數(shù)據(jù)進行處理和分析，借鑒了電子商務中協(xié)同過濾推薦算法的優(yōu)點，將協(xié)同過濾技術與學習平臺相結合，可準確定位用戶的學習興趣，從而精確提供學習再遠，大大的提高了在線學習資源的利用率。附圖說明圖1示出了本專利技術的一種利用大數(shù)據(jù)技術的互聯(lián)網教學系統(tǒng)的框圖。圖2示出了本專利技術的一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法的流程圖。具體實施方式圖1是示出了本專利技術的一種利用大數(shù)據(jù)技術的互聯(lián)網教學系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括多個移動學習終端1，教學服務器2和大數(shù)據(jù)處理裝置3；其中，移動學習終端1包括：學習端交互模塊11，用于采集學生的視頻和音頻，可用于播放教學音頻和視頻，可以實現(xiàn)學生與教學服務器的互動；學習數(shù)據(jù)存儲及處理模塊12，用于存儲和處理移動學習端數(shù)據(jù)；學習端無線數(shù)據(jù)傳輸接口14，用于學習端無線收發(fā)數(shù)據(jù)，可用于與教學服務器和大數(shù)據(jù)處理裝置的無線通信；學習控制模塊13，用于控制和協(xié)調移動學習終端的各個模塊；所述教學服務器2包括：教學端交互模塊23，用于采集教學視頻和音頻，可用于播放學生音頻和視頻，可用于實現(xiàn)與移動學習終端的互動；教學數(shù)據(jù)存儲及處理模塊22，用于存儲和處理移動教學端數(shù)據(jù)；教學端無線數(shù)據(jù)傳輸接口21，用于教學端無線收發(fā)數(shù)據(jù)，可用于與移動學習終端和大數(shù)據(jù)處理裝置的無線通信；學習資源定位推薦模塊25，可以通過分析學習端的大數(shù)據(jù)，對學習端的學習興趣進行準確定位，從而對學習終端的學習資源進行個性化推薦；教學控制模塊24，用于控制和協(xié)調教學服務器的各個模塊；所述大數(shù)據(jù)處理裝置3用于對海量的客戶端數(shù)據(jù)進行處理，構建數(shù)據(jù)庫，從而為各類數(shù)據(jù)分析、學習客戶端興趣分析、關系發(fā)現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支撐，該大數(shù)據(jù)處理裝置包括：處理裝置無線數(shù)據(jù)傳輸接口31，用于處理裝置收發(fā)數(shù)據(jù)，可用于與教學服務器和移動學習終端的無線通信；抽取轉換模塊32，用于從多個學習終端抽取大數(shù)據(jù)，并對大數(shù)據(jù)進行規(guī)則轉換；大數(shù)據(jù)處理模塊33，用于對進行規(guī)則轉換后的大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理；建庫模塊34，用于根據(jù)數(shù)據(jù)處理后的大數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫。優(yōu)選的，所述學習資源定位推薦模塊25包本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法，該方法具體包括如下步驟：S1.大數(shù)據(jù)處理裝置從多個移動學習終端實時獲取海量數(shù)據(jù)，并對海量數(shù)據(jù)進行處理，建庫；S2.移動學習終端和大數(shù)據(jù)處理裝置與教學服務器三者之間實時通過安全加密的方式收發(fā)數(shù)據(jù)；S3.教學服務器實時接收移動教學服務器和大數(shù)據(jù)處理裝置發(fā)送的數(shù)據(jù)，并實時定位移動學習終端的興趣，推薦適合的學習內容，實現(xiàn)移動學習終端與教學服務器之間的個性化互動。
【技術特征摘要】
1.一種基于大數(shù)據(jù)定位的交互式遠程教學方法，該方法具體包括如下步驟：S1.大數(shù)據(jù)處理裝置從多個移動學習終端實時獲取海量數(shù)據(jù)，并對海量數(shù)據(jù)進行處理，建庫；S2.移動學習終端和大數(shù)據(jù)處理裝置與教學服務器三者之間實時通過安全加密的方式收發(fā)數(shù)據(jù)；S3.教學服務器實時接收移動教學服務器和大數(shù)據(jù)處理裝置發(fā)送的數(shù)據(jù)，并實時定位移動學習終端的興趣，推薦適合的學習內容，實現(xiàn)移動學習終端與教學服務器之間的個性化互動。2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，在步驟S3中，采用如下步驟實現(xiàn)實時定位移動學習終端的興趣，推薦適合的學習內容：S31.獲取用戶-資源評分矩陣；包括m個移動學習客戶端對n個資源的評分，形成m×n矩陣；S32.選擇相似度計算公式，計算產生最近鄰居集合；設置用戶共同評分數(shù)量閾值T,若共同評分數(shù)量<T，則使用改進的相似度計算方法；反之，則使用余弦相似度或者皮爾森相關系數(shù)相似度計算方法；S33.引入時間函數(shù)，評分預測計算并產生推薦結果。3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，在所述步驟S32中，所述步驟改進的相似度計算方法為：SU,V=Σi∈RU,VF(rU,i,rV,i)|RU,V|]]>rm=RatingStart+RatingEnd2]]>其中SU,V表示用戶U與用戶V的相似度；RU,V表示用戶U和用戶V的共同評分資源集合；rU,i表示用戶U對資源i的評分；rV,i表示用戶V對資源i的評分；表示用戶U對資源的平均評分；表示用戶V對資源的平均評分...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：彭勝，
申請(專利權)人：彭勝，
類型：發(fā)明
國別省市：湖南;43
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