本发明专利技术是一种智能自适应系统，其接收信息并采用一组预定的启发模式对所接收的特定信息做出反应。因此，每个人的个人信息（其可能是独特的信息）将送到引擎，然后为该个人提供独特的体验。本发明专利技术在这里公开的一个实施例集中在数学方面，然而本发明专利技术并不限于此，因为相同的逻辑也可应用于其它的学习课目。
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术总体涉及一种计算机学习技术，更为特别的是涉及一种自适应学习系统和方法，其利用一套启发模式来给个人提供独特的学习环境。
技术介绍
现有技术的问题孩子的学习进度各不相同。学校通常所提供的教育适于普通的标准，即“正常”的孩子。老师和教育人员通常针对课堂上的大多数学生即所谓的正常孩子来调整材料，如课程，和教学的方向，因此会忽略那些有不同需要的孩子。由于不同的学生具有不同的概念收集方式，又没有为学生订造的个人化课程，因此通常来讲很难帮助这些具有不同能力的孩子在某一特定课目打下坚实的基础。现有解决问题的方式现在有许多基于教育特别是数学教育的网站。同时还有许多离线产品如练习册、CD-ROM以及同样用来解决该问题的游戏等。此外，还有传统的人工帮助如老师和/或教育人员。在数学方面可获得的商业实例有www.aleks.com——一种适用于K-12和更高级学生的全自动在线数学导师。下面就是其公司网站上获得的一个摘录。ALEKS是一种革命性网络技术，其由加利福尼亚大学的一支富有才华的软件工程师和认知学家所组成的队伍在国家科学基金数百万美元的支持下开发出来。ALEKS与先前的教学软件存在根本的不同。ALEKS的核心是一个人工智能引擎——一个自适应的计算机智能，其在一个特定课目中含有多个可能知识状态的详细结构模式。借助于软件技术的优点，该ALEKS能够有效地搜索大量的知识结构，并准确地确定出某学生个体的知识状态。像“深蓝”这台击败了国际象棋大师Garry Kasparov的IBM计算机系统一样，ALEKS会与其环境交互并根据复杂变化的环境调整其输出。ALEKS所基于的是所谓“知识空间理论(Knowledge Space Theory)”领域中的认识心理学和应用数学的突破性理论工作。认知科学的国际知名教授，其也是ALEKS公司的主席和创始人，早在二十世纪八十年代初就已开始知识空间理论的研究工作。·ALEKS采用现有技术中的计算机智能以及网络的编程技术，能够与每一个单个的学生进行交互，从而成为一个有经验的一对一的教育专家。·ALEKS不断地适应该学生，并对你的知识状态形成并保持一个准确全面的评估。·ALEKS始终教授学生其最准备好去学的内容。·ALEKS只需真人导师的一小部分费用就可提供每周七天，每天24小时不限时的使用。Kumon Math Program——一种线性的离线纸件数学程序，其用来帮助孩子提高机械方面的数学技能。其全球有2.5百万或者更多的学生。Math Blasters——一种CD-ROM，其通过趣味游戏来提供一些数学训练。Ms.LindquistThe Tutor——一种基于网络的数学教育专家，其专门利用一套人工智能算法来帮助孩子解决代数问题。其由Carnegie Mellon University大学的研究人员开发。Cognitive Tutor——其由Carnegie Mellon University大学的另一位研究人员开发。其以实时反馈的形式来帮助学生解决各种基于文字的代数几何问题从而完成它们的任务。该软件能预测人的行为，并给出建议，然后实时追踪学生用户的表现。该软件由Carnegie Learning发售。现有技术的缺点许多互联网/网络上的网站并不提供人性化的服务。在它们的系统中，每一个学生都要回答相同的(例如)10个问题，而不管他们回答第一个问题时是对还是错。这些均是由一种线性的非关联性的课程所支持的非智能的或者是智能有限的实例。其它的离线产品(如CD-ROM)能够根据所回答问题的对错来提供一些个性化的选择，但它们问题的数量会受到CD-ROM存储容量的限制。同时，这些CD-ROM和离线产品在内容上均不能做出实时的变化。此外，CD-ROM必须安装在计算机上。同时有一些CD-ROM只有在一定类型的计算机(如Mac或者PC)上才能工作，此时，如果计算机坏了，用户必须将其安装到另一台机器上，然后完全从头开始。
技术实现思路
本专利技术解决了现有技术的上述问题。本专利技术旨在填充学校教育的空白——一种由孩子自己的学习进度和标准来驱动的人性化课程。本专利技术的主要目的在于帮助每一个孩子尽可能地在该课目上打下坚实的基础，然后再进到难一些的内容。本专利技术是一种智能的自适应系统，其接收信息并采用一套预定的启发模式对所接收的特定信息做出反应。因此，每个人的个人信息(其可能是独特的信息)将送到该引擎，然后为该个人提供独特的体验。本专利技术在这里公开的一个实施例集中在数学方面，然而本专利技术并不限于此，因为相同的逻辑也可应用于其它的学习课目。本专利技术的一个方面是一种能响应于学生不同学习模式和进度的无限制的课程路径，其基于一种具有关联系数和前提信息的课程表。各个主题基于前置关系/后置关系彼此相连从而形成一个复杂的3-D课程网。每一种关系均由一关联系数来量化。每一个主题均包含一套精心设计难度水平(如1-100)不断提高的问题。因此，在没有获得一定百分比的前提信息时，学生是不能进到特定的主题中的。在本专利技术的第二方面中，所有的启发模式设计和逻辑设计均用Java程序语言完成。此外，本专利技术将浏览器作为客户端通过互联网来接收信息。此外，将信息保存在数据库中以便优化信息的处理。本专利技术的特征和优点还包括高度的个性化；随时随地可接入的连续程序；实时的性能追踪系统，其能使用户如父母在线追踪进展信息；关联的课程；从问题到问题以及从主题到主题的个人化路径；全世界比较机制能使父母将孩子的表现与其它地方的孩子进行对比。参考以下的说明，本专利技术的其它特征和优点将会更加清楚。附图说明下面将参考附图来描述本专利技术的实施例，其中图1-15与这里教导一致地描述本专利技术的各个方面和特征。具体实施例方式尽管下面描述的是本专利技术的一个优选实施例，但本领域技术人员都清楚下面的内容属于示例而非限定性的，其仅通过举例来说明。除非另有说明，这里所述的所有特征均可由实现相同目的的其它特征以及类似目的的等同特征来代替。因此由本专利技术变量所形成的其它实施例也落入本专利技术的保护范围之内。然而，为了使本专利技术原理更加清楚，这里不会对公知的特征做详细地说明。此外，该技术可由硬件、软件或者是两者的结合来实现。在一实施例中，该技术可由可编程的多个计算机上运行的计算机程序来实现，这些计算机均包括处理器、处理器可读存贮介质(这包括易失性存贮器和非易失性存贮器和/或存贮部件)、至少一个输入设备以及一个或多个输出设备。程序代码应用到输入设备所输入的数据上以完成上述的功能并产生出输出信息。该输出信息应用到一个或多个输出设备。每一个程序优选均用面向过程或面向对象的高级程序语言来实现从而与计算机系统进行通讯，然而，如果需要的话，这些程序也可用汇编或机器语言来实现。无论怎样，该语言均是可编辑或翻译的语言。每一个程序均优选保存在可被通用或专用的可编程计算机读取的存贮介质或设备(如CD-ROM、NVRAM、ROM、硬盘、磁盘或载波)上，以便在该存贮介质或设备被计算机读取时能够配置并操作该计算机从而完成本文所述的各个操作。该系统也可实施为一个计算机可读的存贮介质，其配有计算机程序，该存贮介质在配置上应使计算机能按预定的方式操作。所开发的引擎、算法和方法现时专用于数学。但是采用相同的结构可扩展应用到任一数目的场合中。引擎的功能主要是对发本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种自适应式学习系统，其用来给用户提供合适的主题和问题，所述系统包括：一处理器，其配置成：在一数据库中生成并保存一组分级结构的主题，其具有多个与所述每一个主题相关联的问题；一主题中的所述多个问题中的每一个问题均具有一个指定的 难度值；根据所述用户在主题上的表现一致性为用户确定一个可调节的状态值；所述状态值被初始化并具有预定的数值范围；至少在所述分级结构主题的一个子组中根据所述用户熟练水平为用户确定一个可调节的水位值；所述水位被初始化并具有预定的数 值范围；通过下面的操作从所述这组分级结构的主题中为用户确定一个相关的主题：对所述该组分级结构的主题进行精选从而确定一个或多个合适的学术主题；以及采用启发式相关度分级法来评估所述一个或多个合适的学术主题的相关度从而确定 出所述相关的学术主题；通过下面的操作从所述的多个相关学术主题中为所述用户确定一个合适的问题：确定所述用户的水位，在所述用户水位的阈值范围内从所述数据库寻找出一个或多个问题，从该一个或多个问题中随机地选出一个相 关的问题，根据用户对所述选择出的问题的回答，按照预定的调节表调节所述用户的水位。...
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...
【专利技术属性】
技术研发人员：里维斯程，贝拉孔，杰森恩吉，西蒙李，约舒亚莱维恩，
申请(专利权)人：普莱尼提美国公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]
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