本發(fā)明涉及智能學習領域，特別涉及一種優(yōu)化的智能深度學習的數據處理系統(tǒng)。

背景技術：

在目前的知識增長的時代，由于生產生活的需要越來越多的人需要提高自身知識結構和知識面，在很大一方面這就需要加強自我學習，目前自學的方式有多種多樣，可以通過看書，看視頻，但是由于每個人的程度不同這些方式并不具有針對性，不能根據個人的知識基礎而將學習內容做出調整，也不能根據個人的不斷變化的對知識的掌握程度而動態(tài)的做出學習內容的調整，很可能由于死板的學習工具導致個人的學習效果差，達不到預期目的，例如現有的學習系統(tǒng)或工具只能機械的播放學習內容視頻和音頻，不能根據學習者本身的需求來為其進行量身定制的學習服務。

技術實現要素：

鑒于現有技術存在的上述問題，本發(fā)明的目的是提供一種優(yōu)化的智能深度學習的數據處理系統(tǒng)，使用該系統(tǒng)進行自我學習，能夠針對用戶的具體情況(例如對知識的掌握程度)而為其量身定制具體的學習服務，以達到良好的學習目的。

為了實現上述目的，在本發(fā)明提供了一種優(yōu)化的智能深度學習的數據處理系統(tǒng)，包括相互通信連接的終端設備和服務器，其中，所述服務器包括監(jiān)控模塊、策略模塊和同步模塊，并存儲有學習內容數據；

所述策略模塊配置為根據所述終端設備的學習請求將相應的所述學習內容數據發(fā)送至所述終端設備以供學習；

所述監(jiān)控模塊配置為監(jiān)控所述終端設備中用戶的學習狀態(tài)，生成相應的學習狀態(tài)信息并發(fā)送至所述策略模塊，所述策略模塊根據所述學習狀態(tài)信息調整發(fā)送至所述終端設備的所述學習內容數據；

所述同步模塊配置為同步所述終端設備和服務器中的學習進度信息，所述策略模塊根據所述學習進度信息更新所述學習狀態(tài)信息。

作為優(yōu)選，所述學習內容數據包括多個學習任務數據包，每個所述學習任務數據包具有相應的多個知識數據塊，所述監(jiān)控模塊根據所述終端設備對所述知識數據塊中知識的掌握程度生成相應的所述學習狀態(tài)信息，所述策略模塊根據所述學習狀態(tài)信息向所述終端設備選擇性的發(fā)送相應的所述學習任務數據包。

作為優(yōu)選，所述知識數據塊以包括習題、習題解析、標記、筆記、講義和講課視頻中的一個或多個的形式展示在所述終端設備上。

作為優(yōu)選，所述監(jiān)控模塊根據所述學習進度信息和所述終端設備對所述習題進行解答的正確率生成相應的所述學習狀態(tài)信息。

作為優(yōu)選，所述學習任務數據包為標準數據包、加強數據包、難點數據包、重點循環(huán)數據包、復習循環(huán)數據包、高難點循環(huán)數據包、突破循環(huán)數據包、通測循環(huán)數據包和?？佳h(huán)數據包中的一個或多個。

作為優(yōu)選，所述策略模塊根據所述標準數據包對應的所述學習狀態(tài)信息以決定是否向所述終端設備發(fā)送所述加強數據包；

所述策略模塊根據所述加強數據包對應的所述學習狀態(tài)信息以決定是否向所述終端設備發(fā)送所述難點數據包；

所述策略模塊根據所述標準數據包對應的所述學習狀態(tài)信息以決定是否向所述終端設備發(fā)送所述高難點循環(huán)數據包；

所述策略模塊根據所述高難點循環(huán)數據包對應的所述學習狀態(tài)信息以決定是否向所述終端設備發(fā)送所述突破循環(huán)數據包。

作為優(yōu)選，所述策略模塊進一步配置為按照預定順序向所述終端設備發(fā)送標準數據包、加強數據包、難點數據包、重點循環(huán)數據包、復習循環(huán)數據包、高難點循環(huán)數據包、突破循環(huán)數據包、通測循環(huán)數據包和?？佳h(huán)數據包。

作為優(yōu)選，每個所述學習任務數據包具有的知識數據塊均選自于該學習任務數據包對應的獨立的知識庫，所述知識庫通過預定算法構建。

作為優(yōu)選，所述同步模塊根據所述終端設備對所述習題進行解答的完成程度、所述學習任務數據包數量的完成程度和所述終端設備對所述講義、視頻及習題解析的觀看狀態(tài)來確定所述學習進度信息。

作為優(yōu)選，所述策略模塊具有學習積分算法，所述學習積分算法根據所述學習狀態(tài)信息生成使用相應所述終端設備的用戶的學習效果信息。

作為優(yōu)選，所述監(jiān)控模塊進一步配置為通過監(jiān)控所述服務器和客戶終端上的學習記錄來判斷是否需要向所述同步模塊發(fā)送同步指令，其中所述同步指令配置為同步所述終端設備和服務器中的學習狀態(tài)信息。

作為優(yōu)選，所述數據處理系統(tǒng)還包括列表模塊，所述列表模塊配置為根據所述終端設備的學習請求，將相應的所述知識數據塊的信息以列表的方式發(fā)送至所述終端設備顯示。

本發(fā)明的有益效果在于：使用本系統(tǒng)可以使用戶根據自身對知識的掌握程度和所需要的具體學習階段而進行具有針對性的學習，能夠達到良好的學習效果，具有智能性，而且本學習系統(tǒng)具有學習同步性，使用便捷。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例的優(yōu)化的智能深度學習的數據處理系統(tǒng)的結構框圖；

圖2為本發(fā)明實施例的優(yōu)化的智能深度學習的數據處理系統(tǒng)的同步過程流程圖。

附圖標記說明

1-終端設備2-服務器21-監(jiān)控模塊

22-策略模塊23-同步模塊

具體實施方式

為使本領域技術人員更好地理解本發(fā)明，下面參照附圖對本發(fā)明的實施例進行詳細說明，但不作為對本發(fā)明的限定。

本發(fā)明實施例的一種優(yōu)化的智能深度學習的數據處理系統(tǒng)，如圖1所示包括相互通信連接的終端設備1和服務器2，其中，服務器2包括監(jiān)控模塊21、策略模塊22和同步模塊23并存儲有學習內容數據。用戶可以通過使用終端設備1(例如手機、電腦等終端設備1)訪問服務器2存儲的學習內容來進行學習。

策略模塊22配置為制定用戶進行學習的策略并根據用戶不斷變化的學習情況隨時更改該用戶的學習策略。策略模塊22進一步配置為根據用戶使用終端設備1進行的學習請求將相應的學習內容數據發(fā)送至終端設備1以供學習。

監(jiān)控模塊21配置為監(jiān)控終端設備1中用戶的學習狀態(tài)，例如監(jiān)控模塊21可以通過監(jiān)控服務器2上記錄的終端設備1進行的學習內容的完成進度情況或對學習內容掌握的正確率來監(jiān)控學習狀態(tài)，也可以直接通過讀取終端設備1記錄的學習內容的完成進度情況或對學習內容掌握的正確率來監(jiān)控學習狀態(tài)。然后監(jiān)控模塊21生成相應的學習狀態(tài)信息并發(fā)送至策略模塊22，策略模塊22根據學習狀態(tài)信息調整發(fā)送至終端設備1的學習內容數據從而調整用戶的學習策略，該調整方法使得學習內容更加適合用戶目前的學習狀態(tài)。

同步模塊23配置為同步終端設備1和服務器2中的學習進度信息，以使用戶無論在什么地方使用什么終端設備1(有可能使用不同的終端設備1)，尤其是使用智能手機等移動智能終端，都可以保證學習的一致性和連貫性，不會因為更換了終端設備1而造成學習內容和學習階段等情況的改變。策略模塊22可以根據學習進度信息更新學習狀態(tài)信息，例如用戶使用他人的電腦進行了學習使得學習進度增加了，策略模塊22會根據該增加了的學習進度更新該用戶的學習狀態(tài)信息以使用戶能夠進行新一階段的學習(例如策略模塊22會發(fā)送新的學習內容數據)。

學習內容數據可以包括多個學習任務數據包，每個學習任務數據包具有相應的多個知識數據塊，監(jiān)控模塊21根據終端設備1對知識數據塊中知識的掌握程度生成相應的學習狀態(tài)信息，策略模塊22根據學習狀態(tài)信息向終端設備1選擇性的發(fā)送相應的學習任務數據包。在此舉例說明，例如對于同一個學習任務數據包，由于兩個用戶對知識的掌握程度不同(即具有不同的學習狀態(tài)信息)，因而策略模塊22向第一個用戶發(fā)送該學習任務數據包以使用，而不向第二個用戶發(fā)送該學習任務數據包。再例如，對于同一個學習任務數據包，兩個用戶都可用，但是根據用戶不同的學習情況(即具有不同的學習狀態(tài)信息)，策略模塊22向該兩個用戶發(fā)送的該學習任務數據包中的知識數據塊(學習內容)也可以是不一樣的。在本發(fā)明的一個實施例中，學習任務數據包以其內容或形式的不同可以為標準數據包、加強數據包、難點數據包、重點循環(huán)數據包、復習循環(huán)數據包、高難點循環(huán)數據包、突破循環(huán)數據包、通測循環(huán)數據包和?？佳h(huán)數據包中的一個或多個，其中作為優(yōu)選：

標準數據包：該數據包按照邏輯深層關聯、最佳認知量度、思維興奮驅動等學習原理，將學習內容細分為若干知識數據塊。在每一個知識數據塊中包括了標準闡述教材、精細闡釋教材、標準視頻課程、精細視頻課程、基本習題組、補充習題組、習題標準解析、習題精細解析和高效筆記索引等多項學習內容和相關知識，用戶使用終端設備1可以通過標準數據包對各個知識數據塊中的知識完成第一輪學習。

加強數據包：監(jiān)控模塊21分析并確定在標準數據包中用戶在完成第一輪學習后未能達標的知識數據塊形成加強數據包，當該輪學習未能達標的知識數據塊達到一定任務量和時間量(例如長時間未能完成)，監(jiān)控模塊21生成相應的學習狀態(tài)信息，策略模塊22根據學習狀態(tài)信息將啟用加強數據包并將其知識數據塊發(fā)送至終端設備1，以使用戶操作終端設備1能夠對在第一輪學習中未達標的知識數據塊中的知識進行第二輪學習，使得學習的針對性更強。

難點數據包：監(jiān)控模塊21分析并確定在加強數據包中用戶在完成第二輪學習后未能達標的知識數據塊形成難點數據包，當該輪學習未能達標的知識數據塊達到一定任務量和時間量，監(jiān)控模塊21生成相應的學習狀態(tài)信息，策略模塊22根據學習狀態(tài)信息將啟用難點數據包并將其知識數據塊發(fā)送至終端設備1，以使用戶操作終端設備1能夠對在第二輪學習中未達標的知識數據塊中的知識進行第三輪學習，使得學習的針對性更強。

重點循環(huán)數據包：該數據包包括了重要的需要進行重點學習其內容的知識數據塊，策略模塊22根據當前的學習狀態(tài)信息而啟用重點循環(huán)數據包并將其知識數據塊發(fā)送至終端設備1，以使用戶操作終端設備1對該知識數據塊中的知識進行多輪學習，用戶使用終端設備1對該數據包中的知識的學習能夠使用戶對重點學習內容達到更深層次的掌握程度。

復習循環(huán)數據包：當監(jiān)控模塊21監(jiān)控到學習階段達到預定任務量和時間量時(例如終端設備1已經進行了預定的多輪學習)生成相應的學習狀態(tài)信息，策略模塊22根據當前的學習狀態(tài)信息啟用復習循環(huán)數據包并將其發(fā)送至終端設備1，使用戶操作終端設備1對預定的知識數據塊進行多輪(例如三輪或五輪)的復習循環(huán)，從而完整及時地鞏固所學的知識數據塊中的知識。

高難點循環(huán)數據包：當監(jiān)控模塊21監(jiān)控到存在有經過多輪學習(例如經過第六至七輪學習)后仍未能達標和難度高的知識數據塊時，策略模塊22將啟用高難點循環(huán)數據包，使得終端設備1按照特定規(guī)則對高難知識數據塊進行進一步的多輪循環(huán)學習(例如在第八至十輪學習中集中循環(huán)學習)，從而幫助用戶全面和有效地學習高難度的知識數據塊中的知識。

突破循環(huán)數據包：該數據包預先篩選出最難掌握并對整體學習效果負面影響最大的知識數據塊，策略模塊22根據當前的學習狀態(tài)如果符合預定要求(例如監(jiān)控模塊21監(jiān)控到用戶主動請求，或者監(jiān)控到其他多個數據包中的知識絕大部分已經被掌握時生成相應的學習狀態(tài)信息)便啟用突破循環(huán)數據包，對上述知識數據塊進行多輪循環(huán)學習(例如在第十至十一輪學習中集中循環(huán)學習)，從而使用戶突破學習中的最后瓶頸。

通測循環(huán)數據包：該數據包包含了已學的全部的知識數據塊，策略模塊22根據預定要求啟用該數據包，使得終端設備1對上述知識數據塊中的知識進行拉網式無遺漏測評，逐點確定未能達到穩(wěn)定掌握狀態(tài)的知識數據塊，并進行深度強化訓練，以達到穩(wěn)定高水準的掌握狀態(tài)。

?？佳h(huán)數據包：該數據包包括了貫穿全部考點和細分題型的多輪次全真?？加柧殻呗阅K22根據預定要求啟用該數據包，使得終端設備1能夠對上述數據包中的知識進行學習以應對用戶的考試。

在此需要對知識數據塊進一步說明，在本發(fā)明的一個實施例中，知識數據塊以包括音頻、講課視頻、習題、習題解析、標記、筆記和講義中的一個或多個的形式展示在終端設備1上，監(jiān)控模塊21根據終端設備1學習進度信息(例如看到第幾個視頻和講義，做到第幾道習題等)和對習題進行解答的正確率生成相應的學習狀態(tài)信息，監(jiān)控模塊21還可以根據用戶的學習效果信息(例如積分排名)和解題時間等信息對學習狀態(tài)信息進行修正，策略模塊22根據相應的學習狀態(tài)信息(例如解題的正確率高于或等于預定值)向終端設備1選擇性的發(fā)送相應的學習任務數據包。例如在學習標準數據包中的知識時，用戶通過終端設備1對該知識進行答題操作，監(jiān)控模塊21監(jiān)控到解題的正確率低于預定值時(學得不好，需要加強學習)則會生成相應的學習狀態(tài)信息，策略模塊22根據該學習狀態(tài)信息為終端設備1提供下一輪學習的加強數據包中的知識數據塊。

在本發(fā)明的一個實施例中，策略模塊22根據標準數據包對應的學習狀態(tài)信息以決定是否向終端設備1發(fā)送加強數據包；策略模塊22根據加強數據包對應的學習狀態(tài)信息以決定是否向終端設備1發(fā)送難點數據包；策略模塊22根據標準數據包對應的學習狀態(tài)信息以決定是否向終端設備1發(fā)送高難點循環(huán)數據包；策略模塊22根據高難點循環(huán)數據包對應的學習狀態(tài)信息以決定是否向終端設備1發(fā)送突破循環(huán)數據包。

策略模塊22進一步配置為按照預定順序向終端設備1發(fā)送標準數據包、加強數據包、難點數據包、重點循環(huán)數據包、復習循環(huán)數據包、高難點循環(huán)數據包、突破循環(huán)數據包、通測循環(huán)數據包和?？佳h(huán)數據包以使用戶利用終端設備1按照預設順序分別進行相應的學習，此外該預設順序可以被策略模塊22調整。

每個學習任務數據包具有的知識數據塊均選自于該學習任務數據包對應的獨立的知識庫，知識庫可以通過預定算法構建，知識庫的知識可以通過習題、講義和講課視頻等多種形式表示，例如可以通過預定算法構建每個學習任務數據包對應的習題庫以提供給終端設備。

同步模塊23配置為同步終端設備1和服務器2中的學習進度信息，在本發(fā)明的一個實施例中，同步模塊23根據終端設備1對習題進行解答的完成程度，并根據終端設備1對講義、講課視頻和習題解析的觀看狀態(tài)來確定學習進度信息，例如用戶操作終端設備1完成某一學習任務數據包的相應學習內容并完成相應的答題環(huán)節(jié)，同步模塊23由此確定了該用戶已經完成了該學習任務數據包的相應學習內容同時確定了相應的學習進度信息。

策略模塊22具有學習積分算法，學習積分算法根據學習狀態(tài)信息生成使用相應終端設備1的用戶的學習效果信息，該信息體現了用戶在某一時刻的學習效果，該學習效果信息可以以用戶個人積分的形式表示，以增加該用戶的學習積極性。例如用戶查看到自己的得分較高后為了挑戰(zhàn)自身的知識水平，具有立刻進入下一階段學習的愿望。

在本發(fā)明的一個實施例中，監(jiān)控模塊21進一步配置為通過監(jiān)控服務器2和客戶終端上的學習記錄來判斷是否需要向同步模塊23發(fā)送同步指令，其中同步指令配置為同步終端設備1和服務器2中的學習狀態(tài)信息。當監(jiān)控模塊21分別監(jiān)控到服務器2和客戶終端上的學習記錄一致時則不需要向同步模塊23發(fā)送同步指令，否則會發(fā)出同步指令并要求同步學習進度較多的記錄，終端設備1可以根據上述學習記錄來進行下一步的學習階段。

對于同步的方式，在本發(fā)明的一個實施例中，如圖2所示，在用戶操作終端設備1特別是移動智能終端開始學習前，根據終端設備1標志判斷本設備之前是否已做過初始化同步(初始化同步是指用戶在某個終端設備1上第一次進行智能學習，例如使用新出廠的智能手機或更換后的智能手機)。如未做過初始化同步，則進行初始化同步，否則需要定期檢查同步觸發(fā)條件是否滿足(由業(yè)務規(guī)則確定，例如：每進行完成一項知識數據塊的知識內容(例如講義、講課視頻、習題等)后，終端設備1未同步的內容達到一定數量，距上次同步已超過一定間隔時間等)。進行初始化同步時需要檢查終端設備1與服務器2之間的聯網狀態(tài)，若未聯網則不允許連接服務器2學習，并提示用戶聯網同步學習記錄；如已聯網，則將服務器2中的知識數據塊的相應學習記錄下載至終端設備1。此外還需要設置終端設備1初始化同步標志，用來標記終端設備1的初始化同步已完成。如滿足同步觸發(fā)條件，需要檢查網絡狀況，如聯網，檢查學習進度信息，根據學習進度信息同步所有未同步的學習記錄。如果未聯網或不滿足同步觸發(fā)條件，則終端設備1繼續(xù)后續(xù)智能學習流程。如果同步過程出現異常，則服務器2刪除終端設備1在該階段的學習記錄，并下載服務器2端在該階段的學習記錄。對于服務器2來說，需要對同步的相關數據進行數據校驗，服務器2會解析終端設備1上傳的學習記錄是否是連續(xù)模塊，如果校驗通過，還需判斷同步的學習記錄是否正確，如果正確則同步服務器2和終端設備1上的學習記錄保持兩者之間的在學習系統(tǒng)中所處的階段點是相同的。

用于智能學習的數據處理系統(tǒng)還包括列表模塊，列表模塊配置為根據終端設備1的學習請求，將相應的知識數據塊的信息以列表的方式發(fā)送至終端設備1顯示。用戶可以使用終端設備1通過相關的信息(例如名稱)尋找相應的知識數據塊。

使用本學習系統(tǒng)可以使用戶根據自身對知識的掌握程度和所需要的具體學習階段而進行具有針對性的學習，能夠達到良好的學習效果，具有智能性，而且本學習系統(tǒng)具有學習同步性，使用便捷。

以上實施例僅為本發(fā)明的示例性實施例，不用于限制本發(fā)明，本發(fā)明的保護范圍由權利要求書限定。本領域技術人員可以在本發(fā)明的實質和保護范圍內，對本發(fā)明做出各種修改或等同替換，這種修改或等同替換也應視為落在本發(fā)明的保護范圍內。