【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧教育，具体是一种中职语文教学资源智能推荐与组织方法及系统。
技术介绍
1、在现代职业教育中，语文课程的教学质量直接影响到学生的综合素养和职业能力的培养。随着信息技术的迅猛发展，教学资源的数量和类型日益丰富，如何有效地组织和推荐这些资源，以达到最佳的教学效果，成为教育工作者亟待解决的问题。然而，当前中职语文教学资源的推荐系统普遍存在准确性不足的问题，无法根据学生的实际需要和职业场景的动态变化，提供精准匹配的学习资料。
2、相关的教学资源推荐方法多基于静态的资源分类和关键词匹配，未能深入分析学生的个体需求及其所处的职业环境。例如，中职生的语文学习不仅需要掌握基础的语言知识，更需要将这些知识灵活运用于实际工作中。相关的资源推荐往往忽视了这一点，导致教学内容与学生的职业目标脱节，难以激发学生的学习兴趣，也无法提升其语言应用能力。
3、以上
技术介绍
内容的公开仅用于辅助理解本专利技术的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述
技术介绍
不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
技术实现思路
1、本申请提供一种中职语文教学资源智能推荐与组织方法及系统，能够提供更加精准和个性化的教学资源推荐，增强学习的针对性，提高教育质量和教学效率。
2、为达到上述目的，本申请实施例公开了如下技术方案：
3、第一方面，本申请实施例提供了一种中职语文教学资源智能推荐与组织方法
4、获取第一中职班级的语文教材和职业培养规划方案；
5、从语文教材和职业培养规划方案中获取文本数据，形成教材数据集和职业技能数据集；
6、利用自然语言处理算法对教材数据集和职业技能数据集进行预处理操作，预处理操作至少包括分词、词性标注和去除停用词；
7、应用预设的深度学习模型，对预处理后的教材数据集进行特征提取，以生成多个语文知识点特征向量；对预处理后的职业技能数据集进行特征提取，以生成多个职业技能特征向量；
8、根据多个语文知识点特征向量和多个职业技能特征向量，从教学资源库中筛选出与当前教学目标和学生职业环境高度匹配的教学案例和素材，形成推荐列表；
9、将推荐列表中的教学案例和素材推送至对应的教师终端。
10、在本申请实施例中，通过获取特定班级的语文教材和职业培养规划，建立了针对性的教学数据基础。通过提取和处理这些文本数据，形成了包含语文知识点和职业技能的特征向量。接着，利用特征箱对教学资源进行精准筛选，确保了推荐的案例和素材与实际教学目标和职业环境高度匹配。如此一来，可有效提升推荐的准确性、相关性及个性化，增强学习的针对性，从而可以提高教育质量和教学效率。
11、此外，由于推荐的教学案例和素材能够与学生的职业目标紧密结合，学生在学习过程中不仅掌握了语文知识，还能将其应用于实际工作情境中，从而还可以提升学生的综合素养。
12、在第一方面一些可能的实施方式中，根据多个语文知识点特征向量和多个职业技能特征向量，从教学资源库中筛选出与当前教学目标和学生职业环境高度匹配的教学案例和素材，形成推荐列表的步骤包括：
13、计算每个职业技能特征向量与每个语文知识点特征向量的语义关联度，筛选出每个职业技能特征向量对应的语义关联度大于设定阈值的语文知识点特征向量，生成多个关联矩阵；
14、基于生成的多个关联矩阵，构建知识图谱；
15、基于知识图谱，通过协同过滤算法筛选出与当前教学目标和学生职业环境高度匹配的教学案例和素材，形成推荐列表。其中，通过计算职业技能特征向量与语文知识点特征向量之间的语义关联度，能够准确识别与学生职业目标密切相关的语文知识点，避免了传统推荐方法中因静态关键词匹配导致的不准确问题，可进一步提升教学资源推荐的精准性。同时，通过构建关联矩阵和知识图谱，可增强知识的系统性，便于教师在选择教学资源时能够全面理解知识内容与职业技能的结合。
16、在第一方面一些可能的实施方式中，基于生成的多个关联矩阵，构建知识图谱的步骤包括：
17、将每个关联矩阵中的语文知识点特征向量与对应的职业技能特征向量进行节点映射，形成初步的知识图谱节点；
18、根据节点之间的语义关联度，构建节点间的边，得到知识图谱。
19、在第一方面一些可能的实施方式中，预设的深度学习模型为transformer模型。
20、在第一方面一些可能的实施方式中，教学资源库通过以下步骤构建而成：
21、利用爬虫程序自动从多个指定的在线教育平台和专业网站采集相关的教学资源数据，形成原始教学资源数据集；
22、对原始教学资源数据集进行去重、清洗和格式化处理，生成标准化的教学资源数据集；
23、对标准化的教学资源数据集进行特征提取，生成教学资源特征向量，教学资源特征向量包含与当前教学目标和学生职业环境相关的多维度信息；
24、将教学资源特征向量存储至预设的资源库中得到教学资源库。这样，能够自动化采集和处理教学资源，显著提升了教学资源的丰富性和质量。具体的来说，利用爬虫程序从多个在线教育平台和专业网站获取相关教学材料，能够有效地积累多样化的资源，为教师提供了更多的选择。对这些资源在经过去重、清洗和格式化处理后，可保证数据的准确性和一致性，消除了冗余和低质量的材料，确保教师在教学中使用的是高效且可靠的内容。此外，标准化的资源格式使得后续的应用和推荐过程变得更加高效，方便系统迅速匹配和识别所需的教学内容。通过对整理后的数据进行特征提取，生成与当前教学目标和学生职业环境相关的特征向量，增强了推荐系统对资源与学生需求之间关系的理解，从而提升了推荐的精准性。
25、在第一方面一些可能的实施方式中，中职语文教学资源智能推荐与组织方法还包括以下步骤：
26、获取学生在使用推荐列表中的教学案例和素材过程中的交互数据，生成使用数据集；
27、对使用数据集进行分析，提取学生在使用每个教学案例和素材过程中产生的学习效果指标，形成学习效果数据集；
28、基于学习效果数据集，计算每个教学案例和素材对学生学习效果的影响评分，影响评分与学生的学习进展和知识掌握程度相关联；
29、将影响评分反馈至协同过滤算法，调整和优化推荐策略。这样，能够识别出哪些教学案例和素材产生的积极影响更好，从而可为每位学生提供更加精准的学习资源。
30、第二方面，本申请实施例提供了一种中职语文教学资源智能推荐与组织系统，包括：
31、第一获取模块，用于获取第一中职班级的语文教材和职业培养规划方案；
32、第一提取模块，用于从语文教材和职业培养规划方案中获取文本数据，形成教材数据集和职业技能数据集；
33、预处理模块，用于利用自然语言处理算法对教材数据集和职业技能数据集进行预处理操作，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，根据多个所述语文知识点特征向量和多个所述职业技能特征向量，从教学资源库中筛选出与当前教学目标和学生职业环境高度匹配的教学案例和素材，形成推荐列表的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，基于生成的多个关联矩阵，构建知识图谱的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，所述预设的深度学习模型为Transformer模型。
5.根据权利要求1所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，所述教学资源库通过以下步骤构建而成：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，还包括以下步骤：
7.一种中职语文教学资源智能推荐与组织系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理装置执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，根据多个所述语文知识点特征向量和多个所述职业技能特征向量，从教学资源库中筛选出与当前教学目标和学生职业环境高度匹配的教学案例和素材，形成推荐列表的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，基于生成的多个关联矩阵，构建知识图谱的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的中职语文教学资源智能推荐与组织方法，其特征在于，所述预设的深度学习模型为transformer模型。
5.根据权利要求1所述的中...
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