【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于教学管理，具体涉及一种项目制课程教学分组方法、系统、电子设备及产品。
技术介绍
1、随着医学教育的不断发展，传统的以讲授为主的教学模式已经难以满足现代人才培养的需求。项目制学习(project-based learning，pbl)作为一种新兴的教学方法，近年来在教育领域得到了广泛的应用和研究。项目制学习强调以学生为中心，通过设计和实施真实的项目任务来促进学生的主动学习和问题解决能力的培养，不仅可以帮助学生更好地掌握专业知识，还可以培养其临床思维、团队协作和沟通等综合能力。
2、目前，在进行项目制课程教学分组的过程中，通常需要根据项目情况对学生进行分组。现有技术中，在对学生进行分组匹配时，往往依赖于教师的主观判断进行，或者按顺序分组、简单随机分组或参照调查问卷进行。
3、但是，在使用现有技术过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：
4、现有技术对学生进行分组的方式往往较为固定或随机，无法全面考虑学生的技能、兴趣以及团队角色（如领导者或协调者）偏好等个性化需求，例如，某些学生可能更适合与拥有特定技能的同学合作，而现有技术通常没有充分采集和分析这些个性化偏好数据，导致组内学生之间的匹配度较低，影响后续的团队协作效率。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题，本专利技术提供了一种项目制课程教学分组方法、系统、电子设备及产品。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：
3
4、获取历史属性信息，并采用所述历史属性信息对初始自编码器进行训练，得到训练后自编码器；
5、获取待教学项目的项目属性信息，并基于所述训练后自编码器对所述项目属性信息进行编码处理，得到所述待教学项目的项目特征数据；
6、获取待教学学生中每个学生的个人属性信息，并基于所述训练后自编码器对每个学生的个人属性信息进行编码处理，得到每个学生的个人特征数据；
7、根据所述项目特征数据和每个学生的个人特征数据，计算得到每个学生与所述待教学项目之间的匹配度；
8、根据每个学生与所述待教学项目之间的匹配度，将与所述待教学项目之间的匹配度最大的n个学生的身份设定为组长，并将所述待教学学生中除身份为组长外的学生的身份设定为组员；其中，n为大于1的自然数；
9、根据所述待教学学生中身份为组员的各组员学生的个人特征数据和身份为组长的各组长学生的个人特征数据，计算得到各组员学生与各组长学生之间的匹配度；
10、根据各组员学生与各组长学生之间的匹配度，对各组员学生进行分组，得到n个项目小组。
11、在一个可能的设计中，所述初始自编码器包括初始编码器和初始解码器；对应地，采用所述历史属性信息对初始自编码器进行训练，得到训练后自编码器，包括：
12、将所述历史属性信息输入所述初始自编码器的初始编码器中，并根据所述初始编码器得到与所述历史属性信息对应的低维特征数据；
13、将所述低维特征数据输入所述初始自编码器的初始解码器中，并根据所述初始解码器得到与所述历史属性信息对应的重构后高维特征数据；
14、基于预设的损失函数，得到所述历史属性信息与所述重构后高维特征数据之间的均方误差，并根据所述均方误差调整所述初始编码器和所述初始解码器中的权重矩阵，直到达到预设的自编码器收敛条件，进而得到训练后自编码器。
15、在一个可能的设计中，所述训练后自编码器中的训练后编码器的映射函数为：
16、；
17、式中，是预设的激活函数；是所述训练后编码器的权重矩阵；是预设的编码偏置向量；是输入所述训练后编码器的待编码信息，，是所述待编码信息中子信息的总数，是所述待编码信息中子信息的维度；是所述待编码信息的低维特征数据，，是预设的隐空间维度；
18、所述训练后自编码器中的训练后解码器的映射函数为：
19、；
20、式中，是所述训练后解码器的权重矩阵；是预设的解码偏置向量；是所述待编码信息的重构后高维特征数据，；
21、所述损失函数为：
22、；
23、式中，为所述待编码信息与其重构后高维特征数据之间的均方误差；为所述待编码信息中第个子信息与所述重构后高维特征数据中第个子特征数据之差的范数。
24、在一个可能的设计中，任一学生与所述待教学项目之间的匹配度为：
25、 matching score()=；
26、式中，为所述项目特征数据；为所述任一学生的个人特征数据；为所述任一学生的个人特征数据与所述项目特征数据之差的范数。
27、在一个可能的设计中，任一组员学生与任一组长学生之间的匹配度为：
28、 member matching score()=；
29、式中，为所述任一组员学生的个人特征数据；为所述任一组长学生的个人特征数据；为所述任一组员学生的个人特征数据的范数；为所述任一组长学生的个人特征数据的范数。
30、在一个可能的设计中，任一组员学生与任一组长学生之间的匹配度为：
31、 updated score() =+λ(-)；
32、式中，为所述任一组员学生的个人特征数据；为所述任一组长学生的个人特征数据；为所述任一组员学生的个人特征数据的范数；为所述任一组长学生的个人特征数据的范数；为所述任一组长学生所在项目小组中已分配的组员学生集合；为所述任一组员学生希望与组员学生集合中另一组员学生组队的偏好值；λ为预设的控制偏好权重的调节因子；为所述任一组员学生不希望与组员学生集合中另一组员学生组队的偏好值；为预设的控制避免偏好的权重因子。
33、在一个可能的设计中，根据各组员学生与各组长学生之间的匹配度，对各组员学生进行分组时，得到的n个项目小组均满足如下约束条件：
34、，且；
35、其中，为项目小组中各组员学生的能力均衡约束值，，为项目小组中任一组员学生的技能得分，为项目小组中组员学生的总数；为项目小组中各组员学生的兴趣相似度约束值，，为项目小组中任一组员学生的兴趣向量，为项目小组中组长学生的兴趣向量。
36、第二方面，本专利技术提供了一种项目制课程教学分组系统，用于实现如上述任意一项所述的一种项目制课程教学分组方法；所述项目制课程教学分组系统包括：
37、自编码器训练模块，用于获取历史属性信息，并采用所述历史属性信息对初始自编码器进行训练，得到训练后自编码器；
38、第一编码模块，与所述自编码器训练模块通信连接，用于获取待教学项目的项目属性信息，并基于所述训练后自编本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，所述初始自编码器包括初始编码器和初始解码器；对应地，采用所述历史属性信息对初始自编码器进行训练，得到训练后自编码器，包括：
3.根据权利要求2所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，所述训练后自编码器中的训练后编码器的映射函数为：
4.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，任一学生与所述待教学项目之间的匹配度为：
5.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，任一组员学生与任一组长学生之间的匹配度为：
6.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，任一组员学生与任一组长学生之间的匹配度为：
7.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，根据各组员学生与各组长学生之间的匹配度，对各组员学生进行分组时，得到的n个项目小组均满足如下约束条件：
8.一种项目制课程教学分组系统，其特征在于，用于实现如权利要求1至
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序或指令，其特征在于，所述计算机程序或所述指令在被计算机执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的一种项目制课程教学分组方法。
...【技术特征摘要】
1.一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，所述初始自编码器包括初始编码器和初始解码器；对应地，采用所述历史属性信息对初始自编码器进行训练，得到训练后自编码器，包括：
3.根据权利要求2所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，所述训练后自编码器中的训练后编码器的映射函数为：
4.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，任一学生与所述待教学项目之间的匹配度为：
5.根据权利要求1所述的一种项目制课程教学分组方法，其特征在于，任一组员学生与任一组长学生之间的匹配度为：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏楚忠，邱实，邓灵慧，曾斌，梁腾飞，齐偲冰，卿博来，李西桐，张子龙，周翔鸿，金愈茗，杨璐，魏强，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：
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