【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及远程教育，具体为远程互动教育方法及系统。
技术介绍
1、在教育信息化的大背景下，远程互动教育系统应运而生，教育信息化是衡量一个国家和地区教育发展水平的重要标志，实现教育现代化、创新教学模式、提高教育质量都离不开信息技术的支持，远程互动教育系统通过音视频实时互动、录播直播教室、资源管理平台建设等方式，为学习者提供多终端学习等全方位学习体验的学习环境。
2、然而，目前大多数远程互动教育平台仍然存在教学资源与学生需求不匹配的问题，导致学生的学习效果不佳。因此，开发一种能够根据学生个体差异，智能推荐合适教学资源的远程互动教育方法及系统，具有重要的现实意义和应用价值。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了远程互动教育方法及系统，它能够通过智能推荐算法模块，提高学习效率与个性化体验，系统能够根据学生的个性化特征和需求，智能推荐相关教学资源，避免了学生盲目搜索和无效学习，提高了学习效率，同时，学生可以根据自身的学习进度和兴趣，选择适合自己的教学资源，实现个性化学习体验。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种远程互动教育系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
3、中心服务器：用于存储教学资源和指令，并管理与学生的通信，中心服务器通过内置的智能推荐算法模块，能够根据学生的学习情况、兴趣爱好和教学目标，智能推荐相关的教学资源，提高学习效率和效果；
4、多个学生终端：每个终端配置有摄像头
5、互动平台：集成于中心服务器中，用于实现学生提问、问题反馈、实时作业评分，互动平台能够实时收集学生的提问和反馈，通过智能推荐算法为教师提供针对性的教学建议，同时，互动平台还可以实现对学生作业的实时评分和反馈，帮助学生及时纠正错误，提高学习效果。
6、进一步地，所述智能推荐算法模块的具体步骤：
7、(1)特征提取：用户特征提取，基于学生的历史学习数据和行为模式，提取出能够反映学生学习状态、兴趣和能力的特征，如学习速度、知识点掌握情况、学习风格，资源特征提取，对系统中的教学资源进行特征化描述，包括资源的主题、难度、类型(如视频、文档、练习)以及与课程目标的关联度；
8、(2)协同过滤-深度学习推荐：根据用户特征，计算当前学生与其他学生之间的相似度，基于相似度计算结果，找出与当前学生相似的用户群体；
9、(3)模型训练：利用历史学习数据和标签(如学习效果、满意度)，训练深度学习模型，使模型能够学习并预测学生的学习需求和兴趣变化；
10、(4)预测与推荐，将当前学生的学习状态、能力和偏好作为输入，通过深度学习模型进行预测，生成基于模型的教学资源推荐。
11、更进一步地，所述协同过滤-深度学习推荐采用协同过滤算法和深度学习算法相结合的方式，其中协同过滤算法步骤：
12、(1)相似度计算：基于用户的历史学习数据和行为模式，计算当前学生与其他学生之间的相似度，常用的相似度计算方法采用余弦相似度的计算方法，在此步骤中被应用来找出与当前学生兴趣相似的用户群体；
13、(2)生成推荐列表：基于相似度计算的结果，协同过滤算法会分析这些相似用户的学习行为和偏好，从而生成初步的教学资源推荐列表。
14、更进一步地，所述协协同过滤算法采用的余弦相似度计算方法，余弦相似度计算方法的数学公式为：其中u和v代表两个不同的学生，i∞是学生u和v共同评分的学习资源的集合，rui是学生(u)对学习资源(i)的评分，sim(u,v)表示用户u和v之间的相似度。
15、更进一步地，所述深度学习算法的步骤：
16、(1)模型构建：模型的构建需要考虑模型的复杂度、计算资源的需求以及预测性能因素；
17、(2)模型训练：使用经过预处理和特征提取的数据集对模型进行训练，在训练过程中，模型会学习数据的内在规律和模式，通过调整模型参数来优化预测性能；
18、(3)模型调优：在模型训练过程中，通过调整模型的超参数、选择合适的损失函数进行模型调优。
19、更进一步地，所述深度学习算法通过构建神经网络模型，学习从原始输入数据中提取高层次的特征表示，并基于这些特征进行预测和推荐，深度学习模型的训练通常涉及优化损失函数，其一般形式为：其中，n表示样本数量，yi表示样本i的真实标签，表示模型对样本i的预测值，l是损失函数(如交叉熵损失)，λ是正则化项的权重，用于防止模型过拟合。
20、更进一步地，所述训练深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间，需要利用分布式计算、gpu加速技术来提高训练效率。
21、更进一步地，所述中心服务器还负责接收和处理来自学生终端和教师终端的信息，实现信息的实时传递和处理。
22、更进一步地，所述该系统支持多种终端设备的接入，包括但不限于电脑、平板电脑和智能手机，以满足不同用户在不同场景下的使用需求。
23、更进一步地，远程互动教育方法，该方法包括以下步骤；
24、(1)初始化与设置，a)服务器部署与配置：部署中心服务器，配置智能推荐算法模块，并存储初始的教学资源和指令；)b终端分发与配置：向学生和教师分发学生终端和教师终端，并进行必要的配置，包括摄像头、麦克风、教学演示软件的设置。
25、(2)教学准备，a)教师内容准备：教师利用教师终端准备教学内容，包括课件、视频和练习题；b)资源上传与更新：教师将准备好的教学资源上传至中心服务器，服务器进行资源的存储和更新。
26、(3)教学实施，a)学生登录与资源推荐：学生登录学生终端，中心服务器通过智能推荐算法模块分析学生的学习情况，为其推荐相应的教学资源；b)双向通信建立：学生终端和教师终端建立双向通信连接，实现语音和视频的实时传输；c)教学内容传输与讲解：教师利用教师终端向学生终端传输教学内容，并进行实时讲解和互动；)d学生互动与反馈：学生可以通过学生终端的摄像头和麦克风与教师进行互动，提问、回答问题，同时可以通过互动平台提交作业和反馈。
27、(4)作业与评估，作业发布与提交：教师通过中心服务器发布作业，学生完成后提交至服务器；作业评分与反馈：中心服务器利用智能推荐算法对学生的作业进行评分，并提供个性化的反馈和建议。
28、(5)数据收集与分析，a)学习数据收集：中心服务器实时收集学生的学习进度、成绩、反馈数据；b)数据分析与优化：对收集到的数据进行分析，优化智能推荐算法模块，提高推荐的准确性和个性化程度。
29、与现有本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种远程互动教育系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述智能推荐算法模块的具体步骤：
3.根据权利要求2所述的远程互动教育系统，其特征在于，所述协同过滤-深度学习推荐采用协同过滤算法和深度学习算法相结合的方式，其中协同过滤算法步骤：
4.根据权利要求3所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述协协同过滤算法采用的余弦相似度计算方法，余弦相似度计算方法的数学公式为：其中u和v代表两个不同的学生，I∞是学生u和v共同评分的学习资源的集合，rui是学生(u)对学习资源(i)的评分，sim(u,v)表示用户u和v之间的相似度。
5.根据权利要求3所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述深度学习算法的步骤：
6.根据权利要求3所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述深度学习算法通过构建神经网络模型，学习从原始输入数据中提取高层次的特征表示，并基于这些特征进行预测和推荐，深度学习模型的训练通常涉及优化损失函数，其一般形式为：其中，N表示样本数量，
7.根据权利要求6所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于,所述训练深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间，需要利用分布式计算、GPU加速技术来提高训练效率。
8.根据权利要求1所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于,所述中心服务器还负责接收和处理来自学生终端和教师终端的信息，实现信息的实时传递和处理。
9.根据权利要求1所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于,所述该系统支持多种终端设备的接入，包括但不限于电脑、平板电脑和智能手机，以满足不同用户在不同场景下的使用需求。
10.根据权利要求1所述的远程互动教育方法，其特征在于,该方法包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种远程互动教育系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述智能推荐算法模块的具体步骤：
3.根据权利要求2所述的远程互动教育系统，其特征在于，所述协同过滤-深度学习推荐采用协同过滤算法和深度学习算法相结合的方式，其中协同过滤算法步骤：
4.根据权利要求3所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述协协同过滤算法采用的余弦相似度计算方法，余弦相似度计算方法的数学公式为：其中u和v代表两个不同的学生，i∞是学生u和v共同评分的学习资源的集合，rui是学生(u)对学习资源(i)的评分，sim(u,v)表示用户u和v之间的相似度。
5.根据权利要求3所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述深度学习算法的步骤：
6.根据权利要求3所述的远程互动教育方法及系统，其特征在于，所述深度学习算法通过构建神经网络模型，学习从原始输入数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李晓波，高迎旭，邓满阳，
申请(专利权)人：陕西年佐年佑教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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