【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及在線教育，尤其涉及基于時空序列的智能學習場景推送系統。
技術介紹
1、隨著智能學習系統的不斷發展，個性化學習成為了教育領域的熱點。通過智能技術，系統能夠根據用戶的學習習慣、時間安排以及環境條件，提供適應性強的學習內容，幫助用戶在不同情境下實現最佳學習效果。然而，隨著學習場景的復雜性增加，如何動態調整學習內容和任務，確保在不同時間和空間條件下推送個性化學習場景，成為了一項重要的技術挑戰。現有的智能學習系統往往僅根據用戶的歷史學習記錄或簡單的行為反饋進行推薦，缺乏對用戶實時學習狀態和環境的綜合分析，無法充分滿足個性化學習需求。
2、現有技術在應用過程中暴露出多個技術問題。首先，傳統的學習系統缺乏對時間和空間數據的有效采集與分析，無法動態捕捉用戶在不同時間段和空間環境中的學習行為，從而限制了學習場景的精確推送。其次，雖然一些系統能夠基于歷史學習數據推薦內容，但無法根據用戶的實時反饋動態調整學習內容的難度、任務排序和學習時間安排，導致學習體驗僵化，無法有效提升用戶的學習效果。
技術實現思路
1、本專利技術提供了基于時空序列的智能學習場景推送系統。
2、基于時空序列的智能學習場景推送系統，包括時空數據采集模塊、時空特征分析模塊、學習場景推薦模塊、反饋收集模塊、自適應優化模塊和數據安全保護模塊，其中；
3、所述時空數據采集模塊用于實時采集用戶的時間數據和空間數據，所述時間數據包括用戶的學習開始時間、結束時間、學習時長以及學習時段，所述空間數據包
4、所述時空特征分析模塊用于對時間數據和空間數據進行分析，提取用戶的學習規律，分析用戶在不同時間段的學習效率、不同空間環境下的學習表現，分析內容包括用戶在一天中高效學習的時間段、在安靜環境中的集中程度以及在長時間學習后注意力的變化；
5、所述學習場景推薦模塊用于根據時空特征分析模塊的分析結果，結合系統的學習資源庫，推送適合當前時間和空間環境的學習內容，學習內容包括視頻課程、圖文資料和互動練習題；
6、所述反饋收集模塊用于實時收集用戶在學習過程中產生的反饋信息，包括用戶在學習任務中的完成進度、答題正確率、學習時長以及學習情感狀態的變化情況；
7、所述自適應優化模塊用于基于反饋收集模塊提供的用戶反饋信息，通過調整學習內容的難度、改變學習任務的排序和優化學習時間安排，動態調整學習場景推送策略，以提升用戶的學習效果；
8、所述數據安全保護模塊用于采用加密技術對用戶的時間數據、空間數據和學習行為數據進行安全處理，并通過權限管理機制限制數據的訪問和共享，確保用戶隱私數據的安全性。
9、可選的，所述時空數據采集模塊具體包括：
10、學習開始時間采集：通過用戶學習設備的應用程序或計時器，自動記錄用戶啟動學習相關應用程序的時間點，并將該時間標記為學習開始時間；
11、學習結束時間采集：通過檢測用戶主動關閉學習應用程序或在一段時間內無操作(例如超過設定的無操作時長)，記錄學習結束時間；
12、學習時長計算：根據學習開始時間和結束時間之間的差值，自動計算用戶的單次學習時長，作為學習時長記錄；
13、學習時段識別：根據一天中的具體時間，自動將學習活動標記為特定的時段(如早晨、下午或晚上)，根據預設的時間區間(如早晨為6:00至12:00)進行分類；
14、地理位置信息采集：通過用戶學習設備的gps功能實時獲取地理位置信息，記錄用戶的當前位置；
15、學習設備環境光線強度采集：利用學習設備內置的光線傳感器，實時監測并記錄學習設備周圍的光線強度，以分析用戶在不同光照環境下的學習情況；
16、學習設備環境噪聲水平采集：通過學習設備的麥克風或外接噪聲傳感器，實時采集學習環境中的噪聲水平數據；
17、設備連接狀態監測：實時監測學習設備的網絡連接狀態，包括wi-fi、移動數據的連接強度(如信號強度以dbm為單位)和穩定性(如丟包率和延遲)，若設備失去網絡連接或連接不穩定，將記錄斷網時長及頻率，分析網絡對學習過程的影響。
18、可選的，所述時空特征分析模塊包括：
19、學習時間段分析：基于時空數據采集模塊提供的時間數據，系統對用戶一天中的學習時間段進行分析，通過劃分時間段，統計每個時間段內的學習時長、學習任務完成率及學習效率，生成時間段學習效率曲線；
20、時間規律性分析：通過用戶在一段時間內的學習習慣(如連續一周或一月的學習記錄)，利用聚類分析方法識別用戶是否具有固定的學習時間段，提取用戶的時間規律性；
21、學習效率與空間環境的關聯分析：通過對用戶學習設備所在環境的光線強度和噪聲水平進行回歸分析，計算用戶在不同空間環境中的學習效率；
22、學習環境影響分析：對用戶在安靜和嘈雜環境下的學習表現進行對比，提取用戶在不同空間環境下的學習效率差異；
23、模型建立：基于時間數據和空間數據的綜合分析，生成用戶學習行為模型。
24、可選的，所述學習場景推薦模塊包括：
25、內容分類與標注：系統對學習資源庫中的內容進行分類，學習內容包括視頻課程、圖文資料和互動練習題，每項學習內容均標注有難度等級、預期學習時長、適用學習環境(如安靜環境或噪聲較大環境)，以及學習目標(如知識點強化或技能訓練)；
26、學習內容與時空條件匹配：根據時空特征分析模塊提供的分析結果，系統篩選適合當前學習時間段和空間環境的學習內容；
27、基于用戶學習行為模型的任務推送：結合用戶學習行為模型，系統自動生成個性化的學習任務清單，根據用戶的歷史學習表現，動態調整推送內容；
28、任務優先級調整：根據用戶在不同時間段的學習表現，為學習任務設定優先級，例如，在用戶學習效率最高的時間段，推送更具挑戰性的學習任務，而在效率較低時段則推薦相對簡單的學習任務；
29、實時反饋分析：系統通過反饋收集模塊實時采集用戶的學習反饋信息(如任務完成率、答題正確率、學習時間等)，并根據反饋信息動態調整學習任務推送；
30、學習內容更新：基于反饋信息，系統定期更新學習內容的推薦規則，優化個性化推送算法。
31、可選的，所述學習場景推薦模塊還包括：
32、學習任務展示與篩選：系統為用戶提供學習任務選擇界面，允許用戶在系統推薦的學習任務之外，自主選擇不同類型的學習內容；
33、任務預覽與選擇：允許用戶在任務選擇界面中預覽學習內容的摘要信息，并根據個人的學習需求、當前狀態和可用時間，自行選擇合適的學習任務；
34、學習任務跨設備同步：系統支持用戶在多個設備上無縫切換學習任務，支持在各設備之間實時同步學習進度、任務完成情況及學習內容，例如，用戶在智能手機上開始的視頻課程可以在平板電腦或臺式電腦上繼續播放，無需手本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，包括時空數據采集模塊、時空特征分析模塊、學習場景推薦模塊、反饋收集模塊、自適應優化模塊和數據安全保護模塊，其中；
2.根據權利要求1所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述時空數據采集模塊具體包括：
3.根據權利要求2所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述時空特征分析模塊包括：
4.根據權利要求3所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述學習場景推薦模塊包括：
5.根據權利要求4所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述學習場景推薦模塊還包括：
6.根據權利要求5所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述反饋收集模塊包括：
7.根據權利要求6所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述自適應優化模塊包括：
8.根據權利要求7所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述自適應優化模塊還包括：
9.根據權利要求7所述的基于時空
...【技術特征摘要】
1.基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，包括時空數據采集模塊、時空特征分析模塊、學習場景推薦模塊、反饋收集模塊、自適應優化模塊和數據安全保護模塊，其中；
2.根據權利要求1所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述時空數據采集模塊具體包括：
3.根據權利要求2所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述時空特征分析模塊包括：
4.根據權利要求3所述的基于時空序列的智能學習場景推送系統，其特征在于，所述學習場景推薦模塊包括：
5.根據權利...
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