[0001] 本发明涉及移动教育技术领域，尤其涉及一种基于5G移动网络的移动学习方法及系统。

[0002] 移动教育技术领域专注于利用移动通信技术提供教育内容和教学服务，5G技术的应用带来高速的数据传输能力和更低的延迟，从而能够支持更丰富的多媒体学习内容和实
时互动教学。5G网络能够支持更多设备同时连接，对于在线教室和大规模的在线参与尤为
关键。因此，移动教育在提升教育质量、扩大教育覆盖以及实现个性化学习方面具有显著的潜力。

[0003] 其中，移动学习方法是一种教育技术实践，利用5G网络的先进特性，如高速数据传输和低延迟，来提供一个动态且互动的学习环境，主要目的是通过移动设备使教育资源更广泛地可用，尤其是在资源有限的地区，通过提供高质量的视频会议、实时反馈和广泛的教育资源来增强学习体验，目标是提高教育的可达性和质量，使所有学生都能享受到个性化
和参与感强的学习环境。

[0004] 传统的移动学习方法在数据处理和资源分配方面存在不足，由于缺乏实时的数据分析和个性化的学习模式识别，无法有效适应学生多样化的学习需求，导致教育资源分配
不均、学习体验差异大。例如，没有精确的学习模式识别，学生会接收到不符合实际需要的学习材料，从而影响学习效果和动力。缺乏有效的预测机制也使得资源调配无法灵活应对
学生实时的学习状态变化，导致资源浪费或短缺，影响整体的教育质量和教育机会的公平
性。

[0057] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0058] 在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限
制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

[0059] 实施例一

[0060] 请参阅图1，本发明提供一种技术方案，一种基于5G移动网络的移动学习方法，包括以下步骤：

[0061] S1：基于配置5G网络的接入点，建立学习平台与学生移动设备间的通信链路，在线监测学生学习活动，分析学习活动中的数据传输效率与网络延迟，并记录网络状态变化，生成移动学习网络质量分析结果；

[0062] S2：基于移动学习网络质量分析结果，分析学生在视频学习内容上的观看情况，对视频帧进行分帧处理，分析视觉数据的特征，通过特征映射学生的学习模式与偏好，获取学习模式识别结果；

[0063] S3：基于学习模式识别结果，收集学生的学习时间和活动序列，构建连续时间点的事件记录，同步学习资源与学习进度，生成时间序列数据集；

[0064] S4：基于时间序列数据集，提取时间序列数据的关键时间节点，通过分析时间节点的差异性，预测学生的学习行为与资源需求，得到学习预测分析结果；

[0065] S5：基于学习预测分析结果，进行资源匹配度分析，根据学生实时位置和网络条件调整学习资源的分配，优化资源分配效率，生成定制学习路径；

[0066] S6：基于定制学习路径，配置资源分发参数，通过5G网络的数据传输特性，优化教育资源的在线更新和分发机制，创建资源更新分发日志。

[0067] 移动学习网络质量分析结果包括网络信号强度、连接稳定性和数据传输速率，学习模式识别结果包括视觉注意力分布、内容解析和互动频次，时间序列数据集包括学习活
动时间戳、活动类型和活动持续时间，学习预测分析结果包括预测的学习频率、学习时长和资源访问模式，定制学习路径包括学习资源类型、资源访问顺序和差异化学习目标，资源更新分发日志包括资源分发时间、接收设备类型和资源使用反馈。

[0068] 请参阅图2，基于配置5G网络的接入点，建立学习平台与学生移动设备间的通信链路，在线监测学生学习活动，生成移动学习网络质量分析结果的步骤具体为：

[0069] S101：基于配置5G网络的接入点，构建学生与学习平台的通信链路，调整网络频率与带宽，匹配差异化学生设备的接入需求，生成通信参数配置的执行流程如下；

[0070] S101子步骤基于配置的5G网络接入点，采用自适应网络配置算法，利用MATLAB和Simulink进行系统建模和仿真，预设的网络频率范围从2GHz至6GHz，根据带宽需求自动调
整，从20MHz至100MHz不等，针对不同学生设备的接入需求进行优化，包括智能手机和平板电脑，设置仿真参数以模拟各种网络条件下的性能，通过详细的算法配置和模拟测试，为每种设备计算出最优的频率和带宽配比，生成通信参数配置。

[0071] S102：基于通信参数配置，部署移动学习的网络状态监控工具，实时监测学生学习活动时的网络和学习行为，并记录数据包传输效率与延迟，生成网络连接数据记录的执行流程如下；

[0072] S102子步骤基于通信参数配置，部署网络监控工具Nagios进行移动学习的网络状态监控，采用实时数据捕捉技术，配置监控系统以专注于学生使用学习平台时的网络流量
和行为模式，预设的监控参数包括最大和最小数据传输效率标准，设置网络延迟的阈值，通过定期捕捉和记录IP数据包的传输路径和时间戳，自动记录数据包传输效率和延迟，生成
网络连接数据记录。

[0073] S103：基于网络连接数据记录，分析学生学习的网络质量，包括信号强度、连接稳定性和数据传输速率，创建移动学习网络质量分析结果的执行流程如下；

[0074] S103子步骤基于网络连接数据记录，利用数据分析工具Tableau进行视觉化分析，设置数据处理逻辑以筛选关键网络性能指标，如信号强度高于‑70dBm，连接稳定性评估标准为连接断开频率低于5％，数据传输速率不低于10Mbps，通过预设条件，综合分析不同时间和不同设备上的网络表现，利用图表和仪表板清晰展示结果，创建移动学习网络质量分
析结果。

[0075] 请参阅图3，基于移动学习网络质量分析结果，分析学生在视频学习内容上的观看情况，对视频帧进行分帧处理，分析视觉数据的特征，通过特征映射学生的学习模式与偏
好，获取学习模式识别结果的步骤具体为：

[0076] S201：基于移动学习网络质量分析结果，进行视频内容的下载和缓存，调整下载速率匹配网络带宽，匹配差异化设备的配置，生成视频缓存配置结果的执行流程如下；

[0077] S201子步骤基于移动学习网络质量分析结果，采用动态流媒体传输技术，使用Python脚本和FFmpeg库进行编程和视频处理，预设下载速率的调整逻辑为网络带宽的80％
以避免网络拥堵，同时匹配差异化设备配置，例如处理器速度和存储容量，动态选择视频分辨率和压缩率，通过编程设置条件参数以适应不同网络条件和设备性能，自动调节视频数
据流的质量和大小，为每种设备类型生成最佳视频缓存配置，以提高缓存效率和播放流畅
性，生成视频缓存配置结果。

[0078] S202：基于视频缓存配置结果，通过5G移动网络，对视频进行逐帧分析，标记关键帧捕捉视觉特征，对帧间动态变化进行记录，生成视觉特征数据的执行流程如下；

[0079] S202子步骤基于视频缓存配置结果，通过5G移动网络传输，利用视频分析工具OpenCV，采用图像处理算法，预设关键帧标记逻辑为每个重要视觉事件发生时或每10秒钟
一次，自动捕捉每个视频片段中的视觉特征，记录帧间动态变化，例如快速运动的物体或颜色变化，通过编程在视频流中插入元数据标签，详细记录每一帧的内容和相关的视觉特征，生成视觉特征数据。

[0080] S203：基于视觉特征数据，分析学生的学习行为，包括注意力分布和学习反馈，并通过分析学生行为的关键数据捕捉学生的学习偏好，创建学习模式识别结果的执行流程如下；

[0081] S203子步骤基于视觉特征数据，采用机器学习技术，使用Python的scikit‑learn库和TensorFlow框架，预设学习模型参数逻辑为通过学生的互动数据来训练模型，识别学
生的注意力分布和学习反馈，设置数据特征包括学习过程中的眼动追踪信息和答题时间，
利用监督学习算法训练分类器，例如支持向量机，分析学生的行为模式，通过统计分析揭示学生对不同学习材料的偏好和反应，生成学习模式识别结果。

[0082] 请参阅图4，基于学习模式识别结果，收集学生的学习时间和活动序列，构建连续时间点的事件记录，同步学习资源与学习进度，生成时间序列数据集的步骤具体为：

[0083] S301：基于学习模式识别结果，记录学生每次在线学习活动的开始和结束时间，收集每次会话的持续时长和反馈类型，生成学习会话记录的执行流程如下；

[0084] S301子步骤基于学习模式识别结果，采用事件记录技术，利用JavaScript进行前端开发和数据采集，对每次在线学习活动的开始和结束时间进行记录，通过Date.now方法
生成精确的时间戳，方法返回从1970年1月1日至当前调用时刻的毫秒数，实现记录的精准
化，设置前端事件监听器，如

[0085] addEventListener，捕捉用户点击开始和结束学习的行为，自动发送时间数据到服务器端，服务器端使用Python和Flask框架接收数据，根据会话的持续时长和学生提交的反馈类型，如选择题答案或文本反馈，统一存储在MySQL数据库中，生成学习会话记录。

[0086] S302：基于学习会话记录，记录学生的学习事件，并标记学生的关键学习事件，包括视频观看和测验参与，生成学习活动时间线的执行流程如下；

[0087] S302子步骤基于学习会话记录，采用数据模型构建技术，使用Python的Pandas库进行数据整理和分析，标记关键学习事件，通过定义特定函数如identify_key_events，函数检测学习会话记录中的特定模式，例如视频播放开始和测验提交，利用逻辑判断和时间
序列分析标记事件，对学习活动进行分类，标记逻辑包括如果视频播放器状态改变至play
则记录为视频观看开始，如果提交按钮被触发则记录为测验参与，通过程序化操作，构建学习活动时间线。

[0088] S303：基于学习活动时间线，采用时间序列分析法，将学习资源与学生学习对应同步，包括学习活动和资源访问信息，生成时间序列数据集的执行流程如下；

[0089] S303子步骤基于学习活动时间线，采用时间序列分析法，利用Python编程语言中的Pandas库对学习资源和学习进度数据进行同步，通过DataFrame结构存储学习活动和资
源访问信息，使用date_range函数生成连续的时间索引，设置起始日期、结束日期及频率参数，如start＝‘2022‑01‑01’，end＝‘2022‑12‑31’，freq＝‘D’表示每天生成一个时间点，使用merge函数将学习进度数据和资源访问信息根据时间索引进行合并，参数on＝
‘timestamp’指定时间戳字段作为合并依据，确保数据按照时间顺序正确对应，生成时间序列数据集。

[0090] 时间序列分析法按照公式

[0091] Yt＝C+φ1Yt‑1+φ2Yt‑2+βtXt+γZt+òt

[0092] 其中，Yt为时间点t的目标变量值，C为常数项，φ1、φ2为自回归系数，βt为外生变量Xt的系数，γ为时间趋势变量Zt的系数，Yt‑1、Yt‑2为两个时间点的目标变量值，Xt为与时间序列同期的外部影响因素，Zt为时间变化趋势的指标，òt为误差项。

[0093] 执行流程如下：

[0094] C被设定为时间序列数据的平均值，根据历史数据计算φ1和φ2，用最小二乘法确定系数的最优值，βt和γ通过回归分析针对Xt和Zt进行调整，确保外部变量和趋势变量在模型中得到适当的体现，添加所有组件以生成时间序列模型，能够对每个时间点的Yt进行精
确预测，并计算误差项òt，以评估模型的预测性能。

[0095] 请参阅图5，基于时间序列数据集，提取时间序列数据的关键时间节点，通过分析时间节点的差异性，预测学生的学习行为与资源需求，得到学习预测分析结果的步骤具体
为：

[0096] S401：基于时间序列数据集，分析学习活动开始和结束的时间点，包括视频开始和测验开始，并标记学习开始和结束的时间点，生成学习活动时间节点图的执行流程如下；

[0097] S401子步骤基于时间序列数据集，采用事件识别算法，利用Python中的Pandas库对数据进行时间节点标记，执行数据帧操作，将数据集中的“视频开始”和“测验开始”时间点识别出来，具体使用DataFrame.loc命令根据条件过滤出相关记录，通过to_datetime函
数将时间数据转换成日期时间格式，对时间点进行排序，使用drop_duplicates命令去除重复的时间点，生成学习活动时间节点表。

[0098] S402：基于学习活动时间节点表，识别时间间隔较大的节点，记录时间差并识别学习行为的周期性变化，生成时间差异表的执行流程如下；

[0099] S402子步骤基于学习活动时间节点表，利用时间间隔分析技术，设置时间差分析逻辑为自动识别两个连续学习活动之间的时间间隔，特别关注间隔较大的节点，大间隔指
示学习行为的非连续性和学习中断，使用SQL查询和Python脚本进行数据提取和处理，自动记录时间差并识别出学习行为的周期性变化，生成时间差异表。

[0100] S403：基于时间差异表，评估学习行为的模式变化和资源访问的潜在需求，结合学生历史学习模式，建立学习预测分析结果的执行流程如下；

[0101] S403子步骤基于时间差异表，采用行为模式评估算法，使用机器学习技术，特别是时间序列分析方法，预设的评估逻辑为分析时间差异数据，揭示学习行为的周期性和非周期性模式变化，结合学生历史学习数据，如频繁的学习中断和活动参与度，使用Python的
scikit‑learn库进行模型训练，评估学生对不同学习资源的访问需求，通过分析建立学习预测模型，生成学习预测分析结果。

[0102] 请参阅图6，基于学习预测分析结果，进行资源匹配度分析，根据学生实时位置和网络条件调整学习资源的分配，生成定制学习路径的步骤具体为：

[0103] S501：基于学习预测分析结果，分析学生使用教育资源的频率和持续时间，识别教育资源需求的多个区域，构建资源需求表的执行流程如下；

[0104] S501子步骤基于学习预测分析结果，利用数据分析技术，使用SQL和Python的Pandas库来处理和分析学生对教育资源的使用数据，预设的分析逻辑为根据学生活动日
志，自动提取资源使用频率和持续时间，特别关注被频繁访问的资源和长时间使用的教学
材料，通过详细的数据挖掘和统计分析，识别出对教育资源需求较高的多个区域，构建资源需求表。

[0105] S502：基于资源需求表，利用5G移动网络，实时监控学生的地理位置和网络速度，确定教育资源与学生实时需求的对应关系，生成资源匹配概况的执行流程如下；

[0106] S502子步骤基于资源需求表，采用地理信息系统(GIS)和实时网络监控技术，利用5G移动网络的高速数据传输能力，实时监控学生的地理位置和网络速度，预设的监控逻辑
为结合地理和网络数据来动态调整教育资源的分配，自动确定哪些资源应当被优先传输至
特定地理位置的学生，通过编程在数据库中更新学生位置和网络状态，生成资源匹配概况。

[0107] S503：基于资源匹配概况，配置教育资源在差异化地理位置的分布，优化网络资源的利用，匹配差异化学生需求，创建定制学习路径的执行流程如下；

[0108] S503子步骤基于资源匹配概况，采用网络资源管理策略，配置教育资源在差异化地理位置的分布，优化5G网络资源的利用，预设的配置逻辑为根据学生地理分布和网络状
况调整资源服务器的位置和带宽分配，使用网络管理工具如Cisco Meraki进行网络优化和
资源调度，自动匹配差异化学生需求，通过策略制定和资源调配，创建定制学习路径。

[0109] 请参阅图7，基于定制学习路径，配置资源分发参数，通过5G网络的数据传输特性，优化教育资源的在线更新和分发机制，创建资源更新分发日志的步骤具体为：

[0110] S601：基于定制学习路径，设定多种教育资源的传输参数，包括视频和文档的数据包大小与传输频率，根据差异化学生的网络条件调整参数，生成资源传输配置的执行流程如下；

[0111] S601子步骤基于定制学习路径，采用数据包管理技术，使用网络配置工具和Python脚本来设定教育资源的传输参数，预设的参数调整逻辑为根据学生的网络条件，如
带宽容量和网络稳定性，动态调整视频和文档的数据包大小与传输频率，特别是将大型视
频文件分割为较小的段以提高传输效率，通过编程自动化，确保资源在不同网络条件下均
能高效传输，生成资源传输配置。

[0112] S602：基于资源传输配置，通过5G移动网络，监控每种资源的传输状态，记录多种资源达到学生设备的速度，生成传输状态监控记录的执行流程如下；

[0113] S602子步骤基于资源传输配置，利用网络监控技术，通过5G移动网络实施对每种教育资源的传输状态监控，预设的监控逻辑为使用网络分析工具如Wireshark对传输过程
进行实时捕获和分析，自动记录视频和文档等资源在不同时间和不同网络条件下达到学生
设备的速度，确保每种资源的传输效率和质量被持续监控，生成传输状态监控记录。

[0114] S603：基于传输状态监控记录，分析数据传输成功率和资源的实时利用率，汇总数据评估并量化教育资源的分配，创建资源更新分发日志的执行流程如下；

[0115] S603子步骤基于传输状态监控记录，采用数据分析技术，使用数据库查询语言SQL和数据可视化工具Tableau进行数据汇总和分析，预设的评估逻辑为分析各种资源的数据
传输成功率和实时利用率，通过统计方法量化教育资源的分配效率和效果，特别关注传输
失败的案例和低利用率的资源，通过编程自动化生成资源更新分发日志。

[0116] 请参阅图8，一种基于5G移动网络的移动学习系统，基于5G移动网络的移动学习系统用于执行上述基于5G移动网络的移动学习方法，系统包括：

[0117] 网络监控模块基于配置5G网络的接入点，构建学生与学习平台的通信链路，调整网络频率与带宽，部署移动学习的网络状态监控工具，实时监控学生学习活动时的网络和
学习行为，创建移动学习网络质量分析结果；

[0118] 事件记录模块基于移动学习网络质量分析结果，分析学生的学习行为并记录学生的学习偏好，记录学生在线学习活动的持续时长，并标记学生的关键学习事件，得到时间序列数据集；

[0119] 学习行为评估模块基于时间序列数据集，利用5G移动网络，实时监测学生在线学习活动的持续时长，分析学生学习的时间变化规律，得到学习预测分析结果；

[0120] 资源需求分析模块基于学习预测分析结果，评估学生的资源访问需求，结合实时地理位置和网络条件，优化教育资源的在线分配，创建定制学习路径；

[0121] 资源匹配模块基于定制学习路径，利用5G移动网络，重新分析教育资源的实时需求，配置教育资源在差异化地理位置的分布，并优化教育资源的利用，得到资源更新分发日志。

[0122] 以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上
实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。