最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合中第一個(gè)還未學(xué)習(xí)的 結(jié)點(diǎn)。例如，設(shè)當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)為"等腰直角三角形"，由于該結(jié)點(diǎn)出度為〇，因此其與目標(biāo)結(jié)點(diǎn) 直角三角形定理之間沒有通路，所以需要返回最優(yōu)路徑中第一個(gè)沒有被學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)，即 "角的定義"。
[0080] 4、判斷當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)與學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中上一個(gè)結(jié)點(diǎn)在所述知識(shí)地圖中的權(quán)重是否 大于計(jì)算出的跳躍閥值，如果是，則返回到最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合中第一個(gè)還未學(xué)習(xí)的結(jié)點(diǎn)，否 貝1J，執(zhí)行步驟5。例如，當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)為"等腰直角三角形"，而上一學(xué)習(xí)結(jié)點(diǎn)為"直角的定 義"，二者之間的權(quán)重大于通過測試計(jì)算出的跳躍閥值(此處假設(shè)為6.915)，因此就將當(dāng)前 學(xué)習(xí)頁面跳轉(zhuǎn)到最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合中第一個(gè)還未學(xué)習(xí)的結(jié)點(diǎn)，即"角的定義"。
[0081] 預(yù)設(shè)的跳躍閥值初始化為無窮大，在處理過程中動(dòng)態(tài)調(diào)整，方法參見圖3,具體是：
[0082] (4-1)采集用戶學(xué)習(xí)過程中的學(xué)習(xí)行為日志，學(xué)習(xí)行為日志表示為{stuID， objectIDbefore，objectIDAfter，currentLength，currentWeight，maxWeight，score}，其 中，stuID是學(xué)習(xí)者編號(hào)，object IDbef ore是學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中上一個(gè)結(jié)點(diǎn)，object IDAf ter是當(dāng) 前所在結(jié)點(diǎn)，currentLength是當(dāng)前的學(xué)習(xí)知識(shí)鏈長度，currentWeight是object IDbef ore 和〇13」6〇1：104；^61'之間的權(quán)重，1]^1￥618111：是前后兩個(gè)結(jié)點(diǎn)允許的跳躍閥值，8〇(^6用于記錄 用戶學(xué)習(xí)完objectIDAfter后的測試分?jǐn)?shù)；
[0083] (4-2)執(zhí)行當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)的測試步驟，根據(jù)score值判斷用戶是否通過測試，如果 測試通過，則由用戶繼續(xù)沿知識(shí)地圖自主學(xué)習(xí)；否則，執(zhí)行步驟(4-3);
[0084] (4-3)判斷currentWeight是否大于maxWeight，如果是，貝丨】返回到最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集 合中第一個(gè)還未學(xué)習(xí)的結(jié)點(diǎn)，否則，令maxWeight取值當(dāng)前的currentWeight值，并執(zhí)行步驟 5〇
[0085] 5、判斷當(dāng)前學(xué)習(xí)知識(shí)鏈與最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑的長度差是否大于預(yù)設(shè)的長度差閾值，如 果是，則返回到最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合中第一個(gè)還未學(xué)習(xí)的結(jié)點(diǎn)，否則不進(jìn)行處理。例如假設(shè)當(dāng) 前學(xué)習(xí)知識(shí)鏈為8,即包括了8個(gè)結(jié)點(diǎn)，系統(tǒng)推薦的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑長度為3,則認(rèn)為當(dāng)前學(xué)習(xí) 者學(xué)習(xí)路徑繁瑣、效率低下，則跳轉(zhuǎn)到最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑中第一個(gè)沒有被學(xué)習(xí)的知識(shí)點(diǎn)。
[0086]本實(shí)施例中，提出動(dòng)態(tài)設(shè)置長度差閾值，方法是：
[0087]已知學(xué)習(xí)知識(shí)鏈長度基本符合正態(tài)分布：
[0088]
[0089]其中，μ是已知當(dāng)前所有用戶學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)的均值，σ為方差;設(shè)最優(yōu) 學(xué)習(xí)路徑中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)為μ_ηι;則長度差閾值的初始值為μ-μ_ηι;
[0090]當(dāng)有新用戶完成該地圖的學(xué)習(xí)后，則將其實(shí)際的學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì) 到上述正態(tài)分布公式中，得到新的y_new，然后將長度差閾值更新為y_new-y_m。
[0091]本實(shí)施例所述的路徑偏離糾正方法，可以應(yīng)用于現(xiàn)有的學(xué)習(xí)系統(tǒng)上，進(jìn)而形成新 的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該學(xué)習(xí)系統(tǒng)考慮了用戶在實(shí)際學(xué)習(xí)過程中有可能出現(xiàn)的操作失誤，能夠根據(jù) 失誤進(jìn)一步對其學(xué)習(xí)進(jìn)行指導(dǎo)，而不是單純的只能按照現(xiàn)有系統(tǒng)的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑學(xué)習(xí)，具 有一定的自主性，更符合日常學(xué)習(xí)的需求。
[0092] 實(shí)施例2
[0093]如圖4所示，本實(shí)施例一種路徑偏離糾正裝置，包括以下模塊：
[0094] 1、確定最優(yōu)路徑模塊，用于在現(xiàn)有的E-Learning學(xué)習(xí)系統(tǒng)上確定當(dāng)前用戶采用的 知識(shí)地圖，知識(shí)地圖中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)的位置、方向已知;輸入起始結(jié)點(diǎn)和目標(biāo)結(jié)點(diǎn)，該學(xué)習(xí)系 統(tǒng)自動(dòng)得到一最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，依照順序記錄所述最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑所經(jīng)過的各個(gè)結(jié)點(diǎn)，將其記 為最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合。
[0095] 在計(jì)算路徑之前，權(quán)重的計(jì)算公式如下：
[0096] y 一-k ( Xaf ter/xbef ore ) + 10
[0097] 其中，k = 4.571 ; Xbefore為前一結(jié)點(diǎn)以往測試的平均值;Xafter是后一結(jié)點(diǎn)以往測試 的平均值。該公式保證相關(guān)度越高、學(xué)習(xí)難度越低的兩個(gè)知識(shí)點(diǎn)之間的權(quán)重越小，且權(quán)重最 大不超過10。
[0098] 2、獲取當(dāng)前知識(shí)點(diǎn)模塊，用于在學(xué)習(xí)過程中讀取用戶當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)，并按照學(xué)習(xí) 時(shí)間順序?qū)⒃摻Y(jié)點(diǎn)記錄到一學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中，所述學(xué)習(xí)知識(shí)鏈?zhǔn)怯糜谟涗洰?dāng)前用戶在利用上 述知識(shí)地圖進(jìn)行學(xué)習(xí)過程中所經(jīng)過的每個(gè)結(jié)點(diǎn)。
[0099] 3、通路判斷模塊，用于判斷當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)與目標(biāo)結(jié)點(diǎn)之間是否存在通路，如果存 在，則運(yùn)行相鄰結(jié)點(diǎn)權(quán)重判斷模塊;否則，運(yùn)行跳轉(zhuǎn)模塊。
[0100] 4、相鄰結(jié)點(diǎn)權(quán)重判斷模塊，用于判斷當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)與學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中上一個(gè)結(jié)點(diǎn)在 所述知識(shí)地圖中的權(quán)重是否大于預(yù)設(shè)的跳躍閥值，如果是，則運(yùn)行跳轉(zhuǎn)模塊，否則，運(yùn)行學(xué) 習(xí)路徑長度判斷模塊。
[0101] 5、學(xué)習(xí)路徑長度判斷模塊，用于判斷當(dāng)前學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)與最優(yōu)學(xué)習(xí) 路徑中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)之差是否大于預(yù)設(shè)的長度差閾值，如果是，則運(yùn)行跳轉(zhuǎn)模塊，否則不進(jìn) 行處理。
[0102] 6、跳轉(zhuǎn)模塊，用于返回到最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合中第一個(gè)還未學(xué)習(xí)的結(jié)點(diǎn)。
[0103] 7、圖形化顯示模塊，用于將知識(shí)地圖、學(xué)習(xí)知識(shí)鏈、最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑、目標(biāo)結(jié)點(diǎn)以圖 形方式顯示出來。
[0104] 本實(shí)施例中，所述路徑偏離糾正裝置還包括最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑生成模塊，該模塊用于 迭代計(jì)算從起始結(jié)點(diǎn)和目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的所有路徑，計(jì)算每條路徑的權(quán)重和，選取權(quán)重和最小的 路徑作為最優(yōu)路徑。
[0105] 本實(shí)施例中，所述路徑偏離糾正裝置還包括跳躍閥值調(diào)整模塊，跳躍閥值調(diào)整模 塊包括:學(xué)習(xí)行為日志采集模塊、測試模塊、跳躍判斷模塊，其每個(gè)模塊的具體工作過程參 見實(shí)施例1中圖3。
[0106] 本實(shí)施例中，所述路徑偏離糾正裝置還包括一長度差閾值設(shè)置模塊，用于動(dòng)態(tài)調(diào) 節(jié)長度差閾值。由于已知學(xué)習(xí)知識(shí)鏈長度基本符合正態(tài)分布：
[0107]
[0108]其中，μ是已知當(dāng)前所有用戶學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)的均值，σ為方差;設(shè)最優(yōu) 學(xué)習(xí)路徑中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)為μ_ηι;則長度差閾值的初始值為μ-μ_ηι。
[0109]當(dāng)有新用戶完成該地圖的學(xué)習(xí)后，則將其實(shí)際的學(xué)習(xí)知識(shí)鏈中包括的結(jié)點(diǎn)數(shù)統(tǒng)計(jì) 到上述正態(tài)分布公式中，這樣就會(huì)得到新的y_new，進(jìn)而可以將長度差閾值更新*μ_ηθ?-μ_ m。理論上來說，隨著統(tǒng)計(jì)樣本的逐漸增多，這里的長度差閾值也會(huì)越來越趨于實(shí)際。
[0110]本實(shí)施例所述的路徑偏離糾正裝置，可以應(yīng)用于現(xiàn)有的學(xué)習(xí)系統(tǒng)上，進(jìn)而形成新 的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，該學(xué)習(xí)系統(tǒng)考慮了用戶在實(shí)際學(xué)習(xí)過程中有可能出現(xiàn)的操作失誤，能夠根據(jù) 失誤進(jìn)一步對其學(xué)習(xí)進(jìn)行指導(dǎo)，而不是單純的只能按照現(xiàn)有系統(tǒng)的最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑學(xué)習(xí)，具 有一定的自主性，更符合日常學(xué)習(xí)的需求。
[0111]上述實(shí)施例為本發(fā)明較佳的實(shí)施方式，但本發(fā)明的實(shí)施方式并不受上述實(shí)施例的 限制，其他的任何未背離本發(fā)明的精神實(shí)質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化， 均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 路徑偏離糾正方法，其特征在于，包括： (1) 在現(xiàn)有的E-Learning學(xué)習(xí)系統(tǒng)上確定當(dāng)前用戶采用的知識(shí)地圖，知識(shí)地圖中的每 個(gè)結(jié)點(diǎn)的位置、方向已知;該學(xué)習(xí)系統(tǒng)根據(jù)W往測試成績自動(dòng)計(jì)算相鄰結(jié)點(diǎn)的權(quán)重值;輸入 起始結(jié)點(diǎn)和目標(biāo)結(jié)點(diǎn)，該學(xué)習(xí)系統(tǒng)自動(dòng)得到一最優(yōu)學(xué)習(xí)路徑，依照順序記錄所述最優(yōu)學(xué)習(xí) 路徑所經(jīng)過的各個(gè)結(jié)點(diǎn)，將其記為最優(yōu)路徑結(jié)點(diǎn)集合； (2) 在學(xué)習(xí)過程中讀取用戶當(dāng)前所在結(jié)點(diǎn)，并按照學(xué)習(xí)時(shí)間順序?qū)⒃摻Y(jié)點(diǎn)記錄到一學(xué) 習(xí)知識(shí)鏈中，所述學(xué)習(xí)知識(shí)鏈?zhǔn)怯糜谟涗洰?dāng)前用戶在利用上述知識(shí)地圖進(jìn)行學(xué)習(xí)過程中所