本发明涉及个性化教育，具体为一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统。
背景技术：
1、教育是培养新生一代准备从事社会生活的整个过程，也是人类社会生产经验得以继承发扬的关键环节，它主要指学校对适龄儿童、少年、青年进行培养的过程，但不限于学校教育，还包括家庭教育、社会教育等多种形式，随着信息技术的飞速发展，教育领域也迎来了前所未有的变革。传统的教育模式逐渐转向更加关注个体发展、注重学习效果的个性化教育。个性化教育强调以学生为中心，根据每个学生的特点、兴趣、学习风格和需求，提供量身定制的教育资源和教学方法。这种教育模式旨在激发学生的学习动力，提高学习效率，促进全面发展，个性化教育在教育中的应用效果显著，不仅可以提高学生的学习成绩，还可以增强学生的学习动机。具体来说，个性化教育能够最大限度地发挥学生的潜能和优势，帮助学生克服学习障碍，提高学习效果。同时，个性化教育还能够减轻学生的学习压力，促进他们的心理健康，培养他们的情商和心理素质。
2、然而，在个性化教育的实施过程中，传统的个性化教育推送系统在使用时仍存在一定的缺陷，传统的个性化教育推送系统往往基于简单的规则或人工设定进行内容推荐，缺乏对学生个性化需求的深入理解和精准把握，导致推送的内容可能与学生的实际学习需求和兴趣存在较大差异，影响了学习体验和学习效果，大量教育资源的存在使得学习者在选择合适的学习内容时面临困难，使学生难以快速找到符合自己需求的内容，降低了学习效率。因此，有必要提出一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，以解决现有技术中的问题。
技术实现思路
1、本发明的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，它可以通过深度学习和自然语言处理技术对学习者数据和学习资源进行分析，实现精准的内容推荐，提高学习者的学习效率和满意度。
2、本发明为解决上述技术问题，提供如下技术方案：一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，该系统包括：
3、数据收集模块，用于收集学习者的学习历史、偏好、学习行为数据，以及学习资源的内容、难度和适用对象信息；
4、数据分析模块，该模块利用深度学习和自然语言处理技术对收集到的数据进行处理和分析，用于识别学习者的学习需求和兴趣，以及学习资源的特性；
5、内容推荐模块，基于数据分析模块的处理结果，该模块采用推荐算法为学习者推荐符合其学习需求和兴趣的内容，推荐算法综合考虑学习者的学习历史、偏好和当前学习状态；
6、用户反馈模块，用于收集学习者对推荐内容的反馈，并将反馈数据作为数据分析模块的输入，以改进推荐算法和优化推送策略。
7、进一步地，所述数据分析模块包括自然语言处理子模块，用于解析学习资源的内容，提取出关键信息如主题、知识点和难度等级。
8、更进一步地，所述数据分析模块还包括深度学习模型训练子模块，该子模块利用学习者的历史学习数据训练模型，用于识别学习者的学习需求和兴趣。
9、更进一步地，所述数据收集模块的具体执行步骤包括：
10、初始化数据收集环境，安装和配置必要的数据收集工具和技术栈，确定数据收集的来源；
11、数据源确定，根据需求采集的数据类型和来源，选择适当的数据源，对于学习者数据，确定收集学习历史、偏好和学习行为数据的具体方法和途径，对于学习资源数据，确定收集内容、难度和适用对象信息的具体方法和途径；
12、连接数据源，连接到所选数据源，建立与之通信的连接；
13、数据获取，从数据源中获取所需数据，对于学习者数据，通过学习者在平台上的活动、调查问卷和学习工具的使用方式收集，对于学习资源数据，通过网络爬虫和api接口方式获取。
14、更进一步地，所述数据收集模块的具体执行步骤还包括：
15、数据预处理，对收集到的数据进行清洗、去重和格式化预处理操作，用于确保数据的准确性、一致性和可用性；
16、数据存储，将预处理后的数据存储到指定的数据库中；
17、数据校验与监控，对存储的数据进行校验，用于确保数据的完整性和准确性，监控数据收集过程，确保数据收集的稳定性和可靠性。
18、更进一步地，所述数据收集模块进行数据预处理的具体步骤包括：
19、缺失值处理，检查数据集中哪些字段和特征存在缺失值，使用特征列的均值、中位数和众数来填充缺失值，对于连续变量x，其缺失值使用该列的均值来填充：使用插值算法来估算缺失值，缺失值数量很小，选择删除包含缺失值的行和列；
20、异常值处理：使用统计指标和聚类算法来检测异常值，基于z-score的阈值法，其中若|z|超过某个阈值，则视为异常值，使用k-means聚类算法识别可能是异常的簇和数据点；
21、数据格式转换，将数据格式转换成可以被计算机理解的格式；
22、数据归一化，将数据变量转换到相同的取值范围，以消除变量间影响，归一化公式：其中xmax和xmin分别是特征x的最小值和最大值；
23、特征选择，根据统计指标和模型评估来选择重要的特征，过滤方法、包装方法和嵌入方法是常用的特征选择技术。
24、更进一步地，所述数据分析模块中自然语言处理子模块的具体执行步骤包括：
25、文本预处理，去除文本中的噪声，进行分词和词性标注基本的文本处理；
26、特征提取，使用word2vec词嵌入算法将文本中的单词转换为高维向量空间中的密集向量，word2vec的目标函数：其中，wo是目标词的词向量，h是中心词的隐藏层表示，wneg是负采样得到的词的集合，σ是sigmoid函数；
27、关键信息提取，命名实体识别：使用条件随机场、双向长短期记忆网络结合crf算法来识别文本中的主题、作者实体，主题模型：使用潜在狄利克雷分配算法来识别文本的主题分布，主题分布：θd～dir(α)，其中θ是文档d的主题分布，α是超参数，词分布：βk～dir(η)，其中β是主题k的词分布，η是超参数；
28、文本分类：使用循环神经网络结合分类层来判断文本的难度等级和知识点分类。
29、更进一步地，所述数据分析模块中深度学习模型训练子模块的具体执行步骤包括：
30、数据准备，整理学习者学习行为、成绩和反馈的历史学习数据，构造学习行为序列、历史成绩的输入特征和学习需求、兴趣的目标变量；
31、模型构建，根据任务特点构建循环神经网络的深度学习模型，循环神经网络模型训练中的隐藏状态更新公式：ht＝σ(wxhxt+whhht-1+bh)，其中，ht是时间步t的隐藏状态，xt是时间步t的输入，wxh和whh是权重矩阵，bh是偏置项，σ是激活函数；
32、设计网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层，循环神经网络中的输出层公式：yt＝softmax(whyht+by)其中，yt是时间步t的输出概率分布，why是权重矩阵，by是偏置项，softmax函数用于将输出转换为概率分布；
33、模型训练，使用学习者的历史学习数据作为训练集，通过反向传播算法和梯度下降算法来训练模型，目标是最小化损失函数，以提高模型的预测性能；
34、模型评估与优化，使用验证集对模型进行评估，计算准确率、召回率、f1值指标，根据评估结果调整模型参数、优化网络结构和尝试不同的模型。
35、更进一步地，所述内容推荐模块的具体执行步骤包括：
36、数据准备，从数据分析模块获取学习者的学习历史、学习偏好和当前学习状态数据，整理学习资源库中资源的内容、主题和难度等级信息的元数据；
37、特征表示，将学习者和学习资源的学习历史中的行为序列、偏好标签、当前学习状态以及资源的内容、主题和难度表示为特征向量；
38、相似度计算，利用推荐算法计算学习者特征向量与资源特征向量之间的相似度，通过余弦相似度方法来实现，余弦相似度公式：其中，a和b分别是学习者特征向量和资源特征向量，ai和bi是向量中的元素，n是向量的维度；
39、推荐列表生成，根据相似度排序学习资源，并生成推荐列表，选择相似度和匹配度最高的资源作为推荐结果；
40、实时调整与优化，根据学习者的反馈和学习行为实时调整推荐算法，利用机器学习方法不断优化推荐模型的参数和结构，以提高推荐的准确性和满意度。
41、更进一步地，所述用户反馈模块的具体执行步骤包括：
42、创建一个直观易用的界面，允许学习者对推荐的内容进行满意度评价、提交学习成果报告、留下评论和评分，当用户与反馈界面交互时，捕获并存储他们的反馈数据；
43、去除无效和重复的反馈数据，确保数据的准确性和一致性，将反馈数据分类，以便后续分析；
44、对满意度评价进行统计，计算平均分恒温满意度分布，使用自然语言处理技术对评论进行情感分析和主题提取；
45、将处理后的反馈数据传递给数据分析模块，作为改进推荐算法和优化推送策略的依据。
46、与现有技术相比，该基于大数据的智适应个性化教育推送系统具备如下有益效果：
47、本发明通过利用深度学习和自然语言处理技术对学习者数据和学习资源进行分析和处理，并根据学习者的学习历史、偏好和当前学习状态，为学习者推荐符合其学习需求和兴趣的内容，实现精准的内容推荐，大大提高了学习者的学习效率和满意度，利用推荐算法综合考虑学习者的学习历史、偏好和当前学习状态，实现个性化的教育推送，使学习者能够在最适合自己的学习轨道上前进，使学生能够快速找到符合自己需求的内容，提高学习效率。
48、本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。
1.一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，该系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据分析模块包括自然语言处理子模块，用于解析学习资源的内容，提取出关键信息如主题、知识点和难度等级。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据分析模块还包括深度学习模型训练子模块，该子模块利用学习者的历史学习数据训练模型，用于识别学习者的学习需求和兴趣。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据收集模块的具体执行步骤包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据收集模块的具体执行步骤还包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据收集模块进行数据预处理的具体步骤包括：
7.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据分析模块中自然语言处理子模块的具体执行步骤包括：
8.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述数据分析模块中深度学习模型训练子模块的具体执行步骤包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述内容推荐模块的具体执行步骤包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智适应个性化教育推送系统，其特征在于，所述用户反馈模块的具体执行步骤包括：
