一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法与流程

本申请涉及在线教育，尤其涉及一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法。

背景技术：

1、高中信息科技课程中的编程实训是培养用户计算思维、逻辑推理与程序设计能力的核心教学环节，相较于理论知识学习，编程实训具有实践性强、逻辑性复杂、个体差异大、错误类型多样的特点。

2、现有的编程实训模式主要是通过课前梳理基础语法与知识点，课中教师分步演示代码编写、调试运行全过程，用户跟随复刻操作完成随堂习题，最后以课堂作业提交作为实训收尾。然而，通过复刻式练习只能让用户短暂熟悉操作步骤，知识点仅停留在瞬时记忆层面，难以形成长效知识储备与编程思维，课后极易快速遗忘，这使得用户看似能顺利完成随堂练习，实则未真正掌握知识技能，造成用户知识掌握浮于表面、实操能力薄弱，导致编程实训教学整体效果欠佳。

技术实现思路

1、本申请旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。

2、为此，本申请的一个目的在于提出一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，能够基于用户实时学情，自适应调整实训任务的难度层级与题型结构，实现分层晋级训练与靶向补强训练，避免出现实训训练针对性不足、适配性差的问题，提高了高中信息科技编程实训的教学水平与智能化育人质量。

3、为达到上述目的，本申请第一方面提出了一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，包括以下步骤：实训行为数据采集，用于在用户开展编程实训的过程中，实时采集多维度原始行为数据，所述多维度原始行为数据包括登录数据、内容交互数据、代码编辑行为数据、调试运行行为数据和评估练习结果数据；制定学情画像，基于所采集的原始行为数据，通过以高中信息科技课程知识图谱为框架，对各知识点进行量化分析，获取用户的实时学情画像数据；深度数据分析，基于所获取的学情画像数据，通过认知错误分类映射规则进行错误分析，判断与错误对应的薄弱知识点与认知根源；实训任务推送，根据判断结果，向用户推送匹配当前学习阶段的梯度变式实训任务；学情反馈，根据实训的完成结果，结合更新后的学情画像，制定学情反馈报告，所述反馈报告包括核心认知问题、知识点掌握度变化和后续学习建议。

4、另外，根据本申请上述提出的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法还可以具有如下附加的技术特征：

5、具体地，所述实训行为数据采集步骤具体包括：在用户执行编程实训任务的操作指令时，获取代码编辑行为数据、调试运行行为数据与评估练习结果数据，并同步记录登录数据与内容交互数据；对采集的多维度原始行为数据进行清洗预处理，剔除无效数据。

6、具体地，每个所述编程实训任务均预设有多维度标签，所述多维度标签包括对应知识点标签、难度等级标签、课标学业质量层级标签和题型标签，所述知识点标签与高中信息科技课程知识图谱中的知识点实体一一映射。

7、具体地，所述制定学情画像步骤具体包括：将预处理的行为数据与当前编程实训任务对应的知识点标签和预置的高中信息科技课程知识图谱中的知识点实体进行关联匹配，获取每个知识点对应的特征指标，所述特征指标包括作答正确率、作答时长、调试次数和错误类型分布；基于所述特征指标，通过预置的知识追踪模型进行时序迭代计算，获取每个知识点的掌握概率值；基于知识点掌握概率与错误特征数据，生成多维度实时学情画像。

8、具体地，所述多维度实时学情画像包括：知识掌握层，用于存储各知识点掌握概率、错误分布和学习进度数据；能力素养层，用于记录语法熟练度、逻辑严谨性和程序调试能力；行为风格层，用于留存思考时长占比、自主纠错率、代码编写节奏特征标签。

9、具体地，所述深度数据分析步骤具体包括：根据学情画像中的错误特征数据，将实训过程中产生的编程错误划分为不同表层错误类型；通过预设的认知错误分类映射规则，将表层错误映射至对应的认知根源；根据高中信息科技课程知识图谱的知识点前置关联关系，确定用户的薄弱知识点与关联知识点，输出结构化的认知缺陷分析结果。

10、具体地，所述表层错误类型包括语法类错误、逻辑类错误、边界条件类错误和算法思路类错误，所述认知根源包括概念记忆缺失、规则理解偏差、逻辑思维缺陷和迁移应用能力不足。

11、具体地，所述实训任务推送步骤具体包括： 根据分析结果，匹配与当前知识点强关联的前置知识点，生成对应题组；根据实训任务的难度等级标签、题型标签及用户学情画像的知识点掌握概率，从实训资源库中匹配适配用户当前学情的梯度变式实训任务，并进阶顺序排列，形成实训序列；将实训任务完成结果与预设学情达标阈值进行比对，判断用户当前知识点掌握水平是否达到可进入下一阶段学习的标准。

12、具体地，所述判断用户当前知识点掌握水平是否达到可进入下一阶段学习的标准，包括：当所述实训任务完成结果大于或等于预设学情达标阈值时，判定用户当前知识点掌握水平达标，允许解锁后续知识点实训节点并进入下一阶段学习；当所述实训任务完成结果小于预设学情达标阈值时，判定用户当前知识点掌握水平未达标，维持当前知识点训练阶段并继续补强学习。

13、具体地，所述学情反馈步骤具体包括：根据用户提交的变式实训任务完成结果，重复执行学情画像更新与深度数据分析步骤，对比变式训练中的错误与原错误是否属于同源认知偏差；根据变式实训任务的结果，实时更新学情画像中对应知识点的掌握概率、错误特征与能力层级数据；基于更新后的学情画像，生成学情反馈报告；同步向教师端输出班级整体学情统计数据，包括班级知识点掌握率、共性错误类型分布、整体学习进度。

14、与现有技术相比，本申请具有如下有益效果：本申请的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，通过采集用户编程实训全过程的多维度行为数据，利用高中信息科技课程专属知识图谱，并结合知识追踪模型的时序迭代计算机制，实时更新用户各知识点的掌握概率，能够全方位的展示用户的真实学习状态，同时，基于用户实时学情，自适应调整实训任务的难度层级与题型结构，实现分层晋级训练与靶向补强训练，避免出现实训训练针对性不足、适配性差的问题，提高了高中信息科技编程实训的教学水平与智能化育人质量。

15、本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

1.一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述实训行为数据采集步骤具体包括：

3.根据权利要求2所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，每个所述编程实训任务均预设有多维度标签，所述多维度标签包括对应知识点标签、难度等级标签、课标学业质量层级标签和题型标签，所述知识点标签与高中信息科技课程知识图谱中的知识点实体一一映射。

4.根据权利要求3所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述制定学情画像步骤具体包括：

5.根据权利要求4所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述多维度实时学情画像包括：

6.根据权利要求5所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述深度数据分析步骤具体包括：

7.根据权利要求6所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述表层错误类型包括语法类错误、逻辑类错误、边界条件类错误和算法思路类错误，所述认知根源包括概念记忆缺失、规则理解偏差、逻辑思维缺陷和迁移应用能力不足。

8.根据权利要求7所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述实训任务推送步骤具体包括：

9.根据权利要求8所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述断用户当前知识点掌握水平是否达到可进入下一阶段学习的标准，包括：

10.根据权利要求9所述的一种高中信息科技课程的自适应编程实训智能推送方法，其特征在于，所述学情反馈步骤具体包括：