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龍圖騰網(wǎng)恭喜廣東開放大學(xué)(廣東理工職業(yè)學(xué)院)申請的專利基于學(xué)分銀行和大數(shù)據(jù)分析的終身學(xué)習(xí)資源智能推送系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114139053B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111438001.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于學(xué)分銀行和大數(shù)據(jù)分析的終身學(xué)習(xí)資源智能推送系統(tǒng)是由丁慧潔;肖小紅設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于學(xué)分銀行和大數(shù)據(jù)分析的終身學(xué)習(xí)資源智能推送系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供基于學(xué)分銀行和大數(shù)據(jù)分析的終身學(xué)習(xí)資源智能推送系統(tǒng)，包括知識構(gòu)建模塊、資源碎片化模塊、特征關(guān)聯(lián)模塊、智能推送模塊，本發(fā)明以學(xué)習(xí)知識點的關(guān)鍵詞構(gòu)建學(xué)習(xí)樹形模型，然后以樹形模型為基礎(chǔ)，對不同格式的學(xué)習(xí)資料進(jìn)行劃分和關(guān)鍵詞提取，這樣使書本，教學(xué)視頻、音頻這些需要統(tǒng)一較長的學(xué)習(xí)時間段的信息，得以碎片化，使之以關(guān)鍵詞為索引，基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性匹配，使得學(xué)員時間能夠得以更加充分的應(yīng)用。本為學(xué)員匹配精準(zhǔn)的學(xué)習(xí)資源，有效提高學(xué)員的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)效率，以解決現(xiàn)有的學(xué)習(xí)匹配方法功能單一導(dǎo)致學(xué)員學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)效率低下的問題。

本發(fā)明授權(quán)基于學(xué)分銀行和大數(shù)據(jù)分析的終身學(xué)習(xí)資源智能推送系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于學(xué)分銀行和大數(shù)據(jù)分析的終身學(xué)習(xí)資源智能推送系統(tǒng)，其特征在于，包括知識構(gòu)建模塊、資源碎片化模塊、特征關(guān)聯(lián)模塊、智能推送模塊，所述知識構(gòu)建模塊包括知識構(gòu)建策略，所述知識構(gòu)建策略用于構(gòu)建學(xué)科知識模型，所述知識構(gòu)建策略以下步驟：步驟S11，根據(jù)學(xué)科對知識信息進(jìn)行分類生成知識關(guān)鍵詞；步驟S12，根據(jù)知識關(guān)鍵詞的關(guān)系標(biāo)記對應(yīng)的知識關(guān)鍵詞生成學(xué)科知識模型樹；步驟S13，根據(jù)知識關(guān)鍵詞在對應(yīng)學(xué)科模型樹中的位置存儲所述知識關(guān)鍵詞至知識模型數(shù)據(jù)庫中；所述資源碎片化模塊包括資源處理策略，所述資源處理策略包括以下步驟：步驟S21，識別學(xué)習(xí)資源類型，若學(xué)習(xí)資源屬于視頻資源，則進(jìn)入步驟S22-1，若學(xué)習(xí)資源屬于音頻資源，則進(jìn)入步驟S22-2，若學(xué)習(xí)資源屬于題型資源，則進(jìn)入步驟S22-3；步驟S22-1,分別獲取視頻資源的畫面信息流和音頻信息流，通過預(yù)設(shè)的畫面識別算法從畫面信息流中實時確定對應(yīng)的畫面特征，通過預(yù)設(shè)的音頻識別算法從所述音頻信息流中實時確定對應(yīng)的音頻特征，根據(jù)畫面特征和音頻特征確定視頻劃分依據(jù)，并根據(jù)所確定的視頻劃分依據(jù)劃分視頻資源以得到新的多個學(xué)習(xí)資源；步驟S22-2，獲取音頻資源的音頻信息流，通過預(yù)設(shè)的音頻識別算法從所述音頻信息流中實時確定對應(yīng)的音頻特征，根據(jù)音頻特征確定音頻劃分依據(jù)，并根據(jù)所確定的音頻劃分依據(jù)劃分音頻資源以得到新的多個學(xué)習(xí)資源；步驟S22-3，根據(jù)預(yù)設(shè)的題型劃分依據(jù)劃分題型資源以獲得多個新的學(xué)習(xí)資源；所述特征關(guān)聯(lián)模塊包括有特征關(guān)聯(lián)策略，所述特征關(guān)聯(lián)策略包括以下步驟：步驟S31，提取所述學(xué)習(xí)資源中的關(guān)鍵詞以生成關(guān)鍵詞特征；步驟S32，根據(jù)得到的關(guān)鍵詞特征從所述知識模型數(shù)據(jù)庫定位對應(yīng)的關(guān)鍵詞所在位置以生成知識匹配信息，所述知識匹配信息反映學(xué)習(xí)資源和對應(yīng)關(guān)鍵詞在學(xué)科知識模型樹中的位置關(guān)系；步驟S33，將知識匹配信息存儲至知識學(xué)習(xí)庫中進(jìn)行存儲；所述智能推送模塊包括智能推送策略，所述智能推送策略包括以下步驟：步驟S41，記錄每個學(xué)員在學(xué)習(xí)過程中的若干學(xué)習(xí)參數(shù)，若干學(xué)習(xí)參數(shù)包括學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)課程類型以及學(xué)習(xí)方式；步驟S42，將記錄的若干學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行量化處理，根據(jù)若干學(xué)習(xí)參數(shù)得到該學(xué)員對應(yīng)的學(xué)習(xí)偏向值，并根據(jù)學(xué)習(xí)偏向值建立該學(xué)員的學(xué)習(xí)偏向模型；步驟S43，根據(jù)學(xué)習(xí)清單從所述知識模型樹中確定學(xué)習(xí)目標(biāo)的位置，并從所述知識學(xué)習(xí)庫中調(diào)取對應(yīng)的學(xué)習(xí)資源，根據(jù)學(xué)習(xí)資源包括的學(xué)習(xí)內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)參考值的計算；步驟S44，將該學(xué)員的學(xué)習(xí)偏向值與學(xué)習(xí)參考值進(jìn)行比對，為該學(xué)員匹配最優(yōu)的學(xué)習(xí)資源。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人廣東開放大學(xué)(廣東理工職業(yè)學(xué)院)，其通訊地址為：510091 廣東省廣州市越秀區(qū)下塘西路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。