[0001] 本申请属于在线学习平台技术领域，尤其涉及智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法。

[0002] 智慧学习云平台是一种基于云计算和智能技术的在线教育平台，涵盖多种功能，如在线学习资源管理、个性化学习路径规划、学习进度追踪、师生互动和评价系统等。智慧学习云平台旨在为用户提供个性化、高效、互动的学习体验，利用大数据、人工智能、云计算等前沿技术，为教师、学生和管理者提供了一整套数字化教育解决方案。

[0003] 现有技术中，学习者的学习状态是动态变化的，在传统学习平台中，课程推荐和学习路径往往是静态的，无法根据学习者的实时表现动态调整，导致部分学习者在学习过程中遇到瓶颈时无法及时获得学习资源推荐或适应性学习指导。

[0004] 综上所述，传统学习平台生成学习内容的过程中存在动态适应性差的问题。

[0013] 以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

[0014] 应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

[0015] 还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

[0016] 如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

[0017] 另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0018] 在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

[0019] 相关技术中，学习者的学习状态是动态变化的，在传统学习平台中，课程推荐和学习路径往往是静态的，无法根据学习者的实时表现动态调整，导致部分学习者在学习过程中遇到瓶颈时无法及时获得学习资源推荐或适应性学习指导。

[0020] 为解决上述问题，本申请实施例提供了一种智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法。该方法中，先通过获取学习者的课程学习数据（学习者在某一课程中的学习数据），利于得知学习者的学习兴趣数据、课程进度数据、学习行为数据和测试评估数据，然后根据学习者的课程学习数据，确定学习者的课程学习特征，再对智慧学习云平台中的课程学习内容进行特征提取，得到学习内容特征，最后根据学习者的课程学习特征和学习内容特征，从智慧学习云平台的课程学习内容中确定出学习者的自适应学习内容。由于学习者的学习特征是动态变化的，随着课程进展和评估数据的积累，智慧学习云平台可以通过该方法实时调整学习者的学习内容，实现自适应学习，利于学习过程更符合学习者的成长轨迹。该方法通过分析学习者的课程学习数据，智慧学习云平台可以为不同学习者生成个性化的学习路径，使学习者能够根据自己的学习需求和节奏高效学习，从而提升学习效率。

[0021] 本申请实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法可以应用于智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备上，此时智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备即为本申请实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法的执行主体，本申请实施例对智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备的具体类型不作任何限制。

[0022] 例如，智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备可以是蜂窝电话、手机、平板电脑、笔记本电脑、超级移动个人计算机(ultra‑mobile personal computer，UMPC)、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)、桌上型计算机、智慧大屏、智能电视、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、电脑、膝上型计算机、用户驻地设备(customer premise equipment，CPE)和/或用于在无线系统上进行通信的其它设备以及下一代通信系统，例如，5G网络中的移动终端或者未来演进的公共陆地移动网络(Public Land Mobile Network，PLMN)中的移动终端等。

[0023] 为了更好地理解本申请实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法，下面对本申请实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法的具体实现过程进行示例性介绍。

[0024] 图1示出了本申请实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法的示意性流程图，智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法包括：S100，获取学习者的课程学习数据。其中，学习者的课程学习数据用于表征学习者在某一课程中的学习数据；学习者的课程学习数据包括学习兴趣数据、课程进度数据、学习行为数据和测试评估数据。

[0025] 可以理解，学习兴趣数据用于了解学习者对课程内容的兴趣倾向，学习兴趣数据可以包括：学习时间偏好，学习者倾向于在何时学习；选课偏好，学习者经常选择的课程类型或主题；内容访问频率，学习者更常访问哪些类型的内容（视频、文档、练习等）；互动行为，学习者是否在课程讨论区、问答区参与讨论。

[0026] 课程进度数据用于跟踪学习者在课程中的学习进展，课程进度数据可以包括：学习进度，学习者在课程中的整体进度；课程单元进度，具体章节的完成情况；学习时长，在每个单元或章节花费的时间。

[0027] 学习行为数据用于分析学习者在智慧学习云平台上的具体学习活动，学习行为数据可以包括：学习频率，每天或每周学习的频率；学习路径，是否按照推荐路径学习或存在跳跃式学习；重复学习，是否存在对某些内容的多次重复学习。

[0028] 测试评估数据用于评估学习者对课程知识的掌握情况，测试评估数据可以包括：测试成绩，课程中各个单元的测试分数；错题分析，容易出错的知识点或题目类型。

[0029] 示例性地，智慧学习云平台提供数据接口或日志系统，可以通过智慧学习云平台中的日志系统或接口获取学习者的学习兴趣数据、课程进度数据、学习行为数据和测试评估数据。接口可以是API接口，也可以是数据库访问，日志系统可以记录学习者的操作行为，如登录时间、访问课程、学习时长、测验等。可以对获取的课程学习数据进行清洗，去除冗余信息，整合成统一的学习数据集，将不同维度的数据进行归类。

[0030] 通过该步骤，可以全面获取学习者的课程学习数据，从而为后续的生成学习者的自适应学习内容提供基础数据支持。

[0031] S200，根据学习者的课程学习数据，确定学习者的课程学习特征。

[0032] 示例性地，可以使用频率分析或聚类分析（如K‑Means），计算出学习者偏好的内容类型和主题类别，即为学习兴趣数据对应的特征。例如，利用选择的算法统计学习者访问各类课程内容的频率和总时间，提取出学习者偏好（如更喜欢视频或文字材料）；分析学习者喜欢的资源类型（如视频讲解、文档阅读或测验参与）；通过分析学习者参加的课程类别和主题，识别学习者的兴趣领域（如编程、数据科学等）。

[0033] 可以使用时间序列分析识别学习者在学习时间上的变化趋势，例如，可以计算学习者在课程中的完成比例，即，学习进度百分比；可以计算学习者的完成进度与时间的关系，确定学习者学习的速度（如每天/每周学习的内容量）。可以将学习进度百分比和学习者的学习速度确定为课程进度数据对应的特征。

[0034] 可以计算学习者的学习频率，如每天或每周学习的次数；可以通过学习行为数据中的时间戳数据，确定学习者的活跃时段（如白天、晚上）；可以使用路径分析算法，例如，马尔可夫链分析学习者的学习路径的模式，即，跟踪学习者的行为路径，确定学习者是否按推荐的课程顺序学习，或是存在跳跃式学习。可以将学习者的学习频率、学习者的学习时段和学习路径作为学习行为数据对应的特征。

[0035] 可以从测试评估数据中提取测试成绩，计算测试成绩的平均成绩，若平均成绩大于80，学习者成绩特征可以为高水平型；若平均成绩小于50，则为低水平型。可以使用聚类算法找出学习者常出错的知识点，确定学习者在哪些知识点上存在薄弱环节，并生成知识点掌握画像。可以将成绩水平、知识点掌握画像作为测试评估数据对应的特征。

[0036] 基于以上各维度的分析结果，可以将学习兴趣数据对应的特征、课程进度数据对应的特征、学习行为数据对应的特征和测试评估数据对应的特征整合，生成学习者的课程学习特征，用于表征学习者的整体学习情况。

[0037] 通过该步骤，能够根据学习者的课程学习数据，提取出学习者的课程学习特征。课程学习特征不仅可以用于个性化学习内容生成，还能够帮助教学者了解学习者的学习状态，优化教学策略。

[0038] 在一种可能的实现方式中，请参阅图2，S200，根据学习者的课程学习数据，确定学习者的课程学习特征，包括：S210，对学习兴趣数据进行特征提取，得到第一特征。

[0039] 示例性地，可以将学习者的学习兴趣数据中的互动数据（如提问、评论）进行分词，使用TF‑IDF算法计算每个词的权重，提取出出现频率高、权重大的关键词，作为学习兴趣的关键表征。TF‑IDF（Term Frequency‑Inverse Document Frequency）可以衡量关键词的重要性，例如，某一课程中的机器学习、回归模型关键词权重高，表明学习者对机器学习、回归模型感兴趣。可以使用LDA（Latent Dirichlet Allocation）等主题建模算法，将提取出的关键词进行聚类分析，归纳出学习者在课程中的主要兴趣主题，如数据分析、算法实现、数学推导等。

[0040] 可以对学习兴趣数据中的浏览时间、浏览频率和互动次数进行计算，量化学习者的兴趣强度，并为不同的内容或主题分配兴趣权重。

[0041] 在提取出学习者的兴趣主题和兴趣强度之后，可以构建兴趣分布向量，用向量表示学习者在课程中的兴趣。向量的每个维度可以代表一个学习主题或知识点，例如，[机器学习、算法设计、数据清洗、回归模型]。向量的每个维度对应的值代表学习者在学习主题或知识点上的兴趣强度，例如，如果学习者对机器学习有较高兴趣，对数据清洗有中等兴趣，可以得到一个兴趣分布向量如 [0.8, 0.5, 0.3, 0.7]，其中值越高表明兴趣强度越大。兴趣分布向量表示了学习者在不同主题或知识点上的兴趣权重。

[0042] 将兴趣分布向量进一步加工，提炼出第一特征。可以将兴趣分布向量中的权重进行归一化处理，使得兴趣强度值在统一尺度（如0‑1）之间，便于后续分析和推荐；如果兴趣向量维度过高，可以通过PCA（主成分分析）或聚类方法进行降维，提取出几个核心兴趣主题，构成更简洁的第一特征。第一特征可以表示为一个向量，如 [0.8, 0.5, 0.3, 0.7]，或提炼后的主题组合，如机器学习：高、数据分析：中、数据清洗：低。

[0043] S220，对课程进度数据进行数值化处理，得到第二特征。

[0044] 示例性地，可以根据课程进度数据中的学习进度，计算课程的进度完成率，计算公式为 ，其中， 表示进度完成率， 表示已完成章节， 表示课程总章节， 在0到1之间。例如，某个课程包含10个章节，如果学习者完成了6个章节，那么进度完成率为0.6。

[0045] 课程可以根据学习难度分为不同阶段，比如基础、进阶、高级等，学习者当前所在的学习阶段也可以数值化。例如，可以将整个课程分为3个阶段，课程的每个阶段映射为一个数值，比如基础为1，进阶为2，高级为3，学习者目前在进阶阶段，那么学习阶段特征值可以为2/3=0.67。

[0046] 在得到了进度完成度和学习阶段的数值化指标后，可以将进度完成度和学习阶段组合成一个综合特征向量（第二特征），第二特征可以表示为一个向量，如[0.6,0.67]。

[0047] S230，对学习行为数据和测试评估数据进行特征提取，得到第三特征。

[0048] 示例性地，可以从学习行为数据中提取总学习时长，计算学习者每次登录学习的平均时长；可以统计学习行为数据中学习者的总访问次数，计算日均访问次数。

[0049] 可以从测试评估数据中提取所有测试成绩，计算学习者在所有测试中的平均分数；可以计算学习者在所有测试中的平均错误率；可以计算学习者解答每个问题的平均时间，用于反映学习者对知识点的熟练程度。

[0050] 将上述计算出的各个特征整合成一个特征向量，即，第三特征。例如，学习者的总学习时长100小时、平均学习时长2小时、日均访问次数3次、平均成绩85分、平均错误率0.15、平均答题时间1分钟，特征向量可以表示为[100,2,3,85,0.15,1]。

[0051] 可选地，S230，对学习行为数据和测试评估数据进行特征提取，得到第三特征，包括：S231，根据学习行为数据和测试评估数据，构建学习时序图。

[0052] 可以理解，学习时序图用于表示学习者在时间上的学习行为和测试评估数据的关系。

[0053] 示例性地， 可以将一次学习行为作为学习时序图的一个学习行为节点，学习行为可以包括学习者在某一时间点的学习活动信息，如学习时长、复习次数、访问频率等。学习者在某一时间点的测试成绩、错误率、答题速度等测评数据可以作为学习时序图的一个测试评估节点。每个节点带有属性，节点属性可以是从学习行为数据和测试评估数据中提取的数值化特征。例如，学习行为节点属性可以包括：学习时长、学习频率、复习次数等；测试评估节点属性可以包括：平均成绩、错误率、答题时间等。

[0054] 可以按时间顺序连接学习行为节点和测试评估节点，边的方向表示时间流向。例如，时间点 的学习行为节点与时间点 的测试评估节点通过一条边相连。根据不同节点之间的属性相似性，连接同一学习者的不同时间节点（如多次类似学习行为之间），或相似学习者的节点，以捕捉相似的学习模式。

[0055] 在学习时序图中，边可以赋予权重，权重表示节点间的相关性。例如，权重可以基于两个节点之间的时间间隔或属性相似度进行计算，使得相近或相似的节点连接更紧密。

[0056] S232，利用第一图神经网络对学习时序图进行特征提取，得到第三特征。其中，第一图神经网络是基于不同学习者的学习行为数据和测试评估数据训练得到的。

[0057] 示例性地，将学习时序图输入第一图神经网络，通过图卷积操作，将学习时序图中的每个节点特征与相邻节点的特征进行聚合，更新节点的特征表示，图卷积可以帮助学习到节点之间的关联关系，使模型能够捕捉学习行为和测试数据的交互。在图卷积基础上引入注意力机制，动态调整不同邻居节点的权重，进一步提高模型的聚合效果，图注意力层可以捕捉到学习行为中具有较大影响的节点，从而提取出学习过程中关键的节点特征。通过多层图卷积操作，将每个节点的特征向量更新为包含每个节点对应的邻居节点信息的聚合特征向量。

[0058] 经过多次图卷积后，最后一层的节点特征表示学习者的全局特征，可以看作是第三特征，第一图神经网络输出第三特征。

[0059] 示例性地，S231，根据学习行为数据和测试评估数据，构建学习时序图，包括：S2311，提取学习行为数据的时间信息以及测试评估数据的时间信息。

[0060] 示例性地，可以从学习行为数据中提取学习者每次学习行为发生的时间戳（如具体的日期和时间），学习行为数据的时间信息可以用于确定学习行为之间的先后顺序。可以从测试评估数据中提取学习者每次测试或评估的时间戳，表明每次评估的时间点。

[0061] 通过获取时间戳信息，可以在时间轴上明确学习行为和测试评估之间的顺序。

[0062] S2312，基于学习行为数据，确定学习时序图的学习行为节点。

[0063] 可以理解，构建学习行为节点和测试评估节点的目的是能够在学习时序图中表示学习者的学习活动和评估结果，以便后续分析学习者的学习模式和知识掌握情况。

[0064] 示例性地，可以将学习行为数据中的每一个学习行为作为一个学习行为节点，每个学习行为节点可以带有一组属性，可以包括学习行为发生时间、学习时长、访问频率。

[0065] S2313，基于测试评估数据，确定学习时序图的测试评估节点。

[0066] 示例性地，可以将测试评估数据中的每个测试评估数据作为一个测试评估节点，每个测试评估节点可以带有一组属性节点，可以包括测试发生时间、测试成绩、错误率、平均答题时间。

[0067] S2314，基于学习行为数据的时间信息、学习时序图的学习行为节点、测试评估数据的时间信息、学习时序图的测试评估节点，确定学习时序图的时间顺序边。其中，学习时序图的时间顺序边用于表征学习者的不同学习行为和测试评估结果之间的先后顺序。

[0068] 可以理解，时间顺序边用于连接不同时间点上的学习行为节点和测试评估节点，以表征学习行为节点和测试评估节点的先后顺序。

[0069] 示例性地，可以按照学习行为数据的时间信息和测试评估数据的时间信息中的时间顺序将各个节点连接起来，即先发生的节点指向后发生的节点。在学习行为节点之后会出现测试评估节点，以表明该学习行为的效果，因此可以在相邻的学习行为节点与测试评估节点之间添加时间顺序边。例如，时间点 的学习行为节点在时间点 的测试评估节点之前，则创建一条从节点 指向节点 的时间顺序边。同理，如果两个学习行为节点在相邻时间点上，也可以添加一条时间顺序边，表明行为发生的顺序。

[0070] S2315，基于学习行为数据的时间信息以及测试评估数据的时间信息，确定学习时序图的边属性。

[0071] 可以理解，边属性用于表示节点之间的关系强度和时间间隔等信息，边属性的确定可以为后续特征提取提供额外信息。

[0072] 示例性地，可以计算相邻节点的时间差，将相邻节点的时间差作为边的属性。例如，节点 与节点 之间的时间差为3小时，那么节点 与节点 之间的边的属性为3。

[0073] S2316，根据学习时序图的学习行为节点、学习时序图的测试评估节点、学习时序图的时间顺序边和学习时序图的边属性，构建学习时序图。

[0074] 示例性地，假设学习行为数据有学习行为1：时间为 ，学习时长为1小时；学习行为2：时间为 ，学习时长为2小时。测试评估数据1：时间为 ，测试成绩为80，错误率为10%。构建学习时序图的节点：学习行为1为学习行为节点 （时间 ），学习行为2为学习行为节点 （时间 ），测试评估数据1为测试评估节点 （时间 ）；构建学习时序图的时间顺序边以及边属性：时间顺序边从学习行为节点 指向学习行为节点 ，边属性为时间间隔；时间顺序边从学习行为节点 指向测试评估节点 ，边属性为时间间隔 。

[0075] 通过上述这些步骤构建的学习时序图为后续特征提取和分析提供了丰富的数据支持，有助于捕捉学习者在课程中的行为模式和知识掌握趋势。

[0076] S240，对第一特征、第二特征和第三特征进行特征融合，得到学习者的课程学习特征。

[0077] 示例性地，对第一特征、第二特征和第三特征进行特征融合，可以使用特征向量拼接，即，将第一特征、第二特征和第三特征的各个维度直接拼接成一个综合特征向量，作为学习者的课程学习特征。例如，第一特征为[0.8, 0.5, 0.3, 0.7]，第二特征为[0.6,0.67]，第三特征为[100,2,3,85,0.15,1]，将第一特征、第二特征和第三特征拼接成一个综合的特征向量：学习者的课程学习特征=[0.8, 0.5, 0.3, 0.7,0.6,0.67,100,2,3,85,
0.15,1]。

[0078] 对第一特征、第二特征和第三特征进行特征融合，可以使用特征加权融合，即，根据每个特征对应的权重值进行加权求和，得到一个综合特征向量（学习者的课程学习特征）。例如，第一特征的权重值为0.3，第二特征的权重值为0.4，第三特征的权重值为0.3，将各特征向量按照权重值进行加权求和，综合特征向量=0.3×第一特征+0.4×第二特征+0.3×第三特征。可以人为设定每个不同特征的权重值。

[0079] 通过上述这些步骤，可以提取与融合学习兴趣数据、课程进度数据、学习行为数据和测试评估数据的特征，构建出一个全方位、多维度的学习者的课程学习特征，从而实现个性化、动态的学习支持和内容推荐。

[0080] 可选地，S240，对第一特征、第二特征和第三特征进行特征融合，得到学习者的课程学习特征，包括：S241，获取第一权重、第二权重和第三权重。其中，第一权重用于表征第一特征对应的权重值，第二权重用于表征第二特征对应的权重值，第三权重用于表征第三特征对应的权重值。

[0081] 示例性地，可以通过统计分析方法分析大量学习者的历史数据，确定不同特征在预测学习效果或生成学习内容准确性方面的重要性，从而可以人为设置每个特征的权重。统计分析方法可以包括：特征相关性分析，分析大量学习者的第一、第二和第三特征与学习成效的相关性，相关性越高的特征可分配更高权重；机器学习特征重要性分析，使用机器学习模型（如决策树、随机森林等），计算模型中各特征的重要性评分，将评分结果用于确定权重。

[0082] 可以通过多组A/B测试来优化每个特征权重的值。例如，设定初始权重（如0.3、0.3、0.4），并在一段时间内进行测试，观察各组权重组合对学习效果的影响，根据各组权重组合对学习效果的影响不断调整权重，直至找到最优的权重组合。

[0083] S242，根据第一权重、第二权重和第三权重，计算第一特征、第二特征和第三特征的加权和，得到融合特征向量。

[0084] 示例性地，可以使用获取的三个权重值对三个对应的特征向量进行加权求和，以得到融合特征向量。假设第一特征向量为 、第二特征向量为 和第三特征向量为 ，第一权重值为 、第二权重值为 和第三权重值为 ，融合特征向量的计算公式为， 代表融合特征向量。

[0085] 例如，第一权重 ，第二权重 ，第三权重 ，第一特征向量，第二特征向量 ，第三特征向量 ，那么融
合特征向量 ,
即，融合特征向量为 。

[0086] S243，将融合特征向量确定为学习者的课程学习特征。

[0087] 示例性地，将融合特征向量作为学习者的课程学习特征，例如，融合特征向量为，那么学习者的课程学习特征为 。

[0088] 通过将第一特征、第二特征和第三特征按权重融合，得到学习者的课程学习特征能够全面反映学习者的兴趣、学习进度和知识掌握情况。这种综合特征可以在智能学习系统中用于个性化推荐、学习成效跟踪和自适应学习路径设计。

[0089] S300，对智慧学习云平台中的课程学习内容进行特征提取，得到学习内容特征。

[0090] 示例性地，智慧学习云平台的课程学习内容大多以文本形式呈现（如课程介绍、章节内容、文章、PDF文档等），可以提取课程学习内容的文本内容特征：可以使用主题模型（如LDA，Latent Dirichlet Allocation）对课程的主要内容进行主题分析，提取出课程的核心话题和相关主题关键词；可以通过TF‑IDF（Term Frequency‑Inverse Document Frequency）或Word2Vec等技术提取课程内容的关键词；可以利用文本摘要算法生成课程内容的简要概括。

[0091] 智慧学习平台中的课程分为不同的章节或模块，可以提取课程内容的层次结构特征：可以提取课程的章节、单元、子模块等层次信息；可以提取课程内容中每个章节或单元中涉及的知识点，并建立知识点与章节的关联矩阵；可以通过分析课程各章节的学习顺序，生成学习路径图。

[0092] 课程难度特征有助于可以根据学习者的水平推荐合适的学习内容。可以提取课程难度特征：可以使用NLP工具分析课程文本的复杂性，如句子长度、词汇难度、语法复杂度等，以判断课程语言的难度；可以基于课程涉及的知识点，结合其他学习者的测试成绩或反馈，计算知识点的难度系数，并根据难度系数判断课程内容的难度；如果课程包含习题或测试，可以通过统计答题的正确率、题目的解答时间等数据，计算课程的难度水平。

[0093] 智慧学习云平台中的课程内容不仅限于文本，还可以包括视频、音频、图片、交互式内容等。可以提取多媒体内容特征：提取视频的时长、播放速度、章节划分等特征；可以通过语音识别技术（如ASR，Automatic Speech Recognition）将视频中的讲解内容转化为文本，并对转文本内容进行进一步分析和提取关键词；可以使用图像处理技术提取课程中的图片、图表等视觉元素特征，分析视觉元素特征在课程中所承担的解释性功能。

[0094] 可以将文本内容特征、层次结构特征、课程难度特征和多媒体内容特征进行整合，形成学习内容特征。

[0095] 通过该步骤，能够全面提取智慧学习云平台中课程学习内容的多维特征，可以为后续的个性化推荐、学习路径规划、自适应学习内容推送提供了基础支持。

[0096] 在一种可能的实现方式中，请参阅图3，S300，对智慧学习云平台中的课程学习内容进行特征提取，得到学习内容特征，包括：S310，根据学习者的课程学习数据，获取学习者的课程类型信息。

[0097] 可以理解，课程类型信息可以包括学科（如数学、计算机科学）、课程级别（如初级、中级、高级）等，用于从智慧学习云平台资源库中筛选出匹配的学习资源。

[0098] 示例性地，可以通过自然语言处理（NLP）技术（如TF‑IDF、关键词提取或主题建模）分析学习者学习内容的描述，从中提取高频词和主题关键词，识别课程所属的领域。将提取出的关键词与预设的课程类型库（如数学、计算机科学、物理等）进行匹配，从而确定课程类型。

[0099] 如果学习者的课程学习数据包含标签或类别信息，直接使用这些标签进行分类。例如，学习者的课程标签是数据科学或机器学习，则课程类型可以直接归类为计算机科学或人工智能。

[0100] S320，从智慧学习云平台的学习资源库中获取与学习者的课程类型信息相匹配的课程学习内容，得到课程信息包。

[0101] 可以理解，课程信息包可以包括课程名称，方便学习者识别每个课程；课程内容模块，提取课程包含的具体章节、知识点和学习目标；资源类型，标识课程的内容形式，如视频、文本、练习题、互动内容等；学习路径，课程的推荐学习顺序或章节顺序，帮助学习者按顺序学习。

[0102] 示例性地，可以使用课程类型信息中的关键词（如机器学习、编程基础等）在智慧学习云平台的学习资源库中进行匹配，找到包含这些关键词的课程；如果学习资源有预先标注的标签（如领域标签、知识点标签、难度标签等），可以直接使用课程类型标签进行筛选。例如，如果学习者的课程类型信息为数据科学，则筛选出具有数据科学标签的课程内容；如果学习资源库按学科或主题进行了分类，则可以直接根据课程类型信息在对应学科目录中查询匹配的课程。

[0103] 可以将所有与课程类型信息匹配的课程内容聚合为一个课程信息包，课程信息包是一个包含多个章节和资源模块的集合，便于后续进行特征提取和学习内容生成。可以将每个匹配的课程资源（章节、视频、测试等）加入课程信息包，如果查询出的课程内容存在重复或相似资源，可以通过课程评分、资源热度、完成率等指标对内容进行优选，保留质量高、受欢迎的资源。

[0104] 经过筛选、组合和整理后的课程信息包，包含了与学习者课程类型信息相匹配的课程内容，并且已按照学习资源的结构化信息（如资源类型、知识点、难度）组织好。

[0105] S330，利用第二图神经网络对课程信息包中的课程学习内容进行图结构特征提取，得到课程图结构特征。

[0106] 示例性地，可以将课程信息包中的课程学习内容构建为一个学习内容图结构，在构建好课程图后，使用第二图神经网络中的图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）或图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）对学习内容图中的每个节点进行特征更新，通过图卷积，节点的特征会结合该节点的邻居节点的信息，从而学习到每个节点在图结构中的角色。通过多层图卷积后，得到每个节点的深度特征，将每个节点的深度特征汇总为一个整体的课程图结构特征。

[0107] 可选地，S330，利用第二图神经网络对课程信息包中的课程学习内容进行图结构特征提取，得到课程图结构特征，包括：S331，对课程信息包中的课程学习内容进行知识模块分割，得到知识模块合集，并将知识模块合集中的每个知识模块确定为课程知识图的节点。其中，课程知识图用于表征各个知识模块之间的关系。

[0108] 示例性地，可以基于课程学习内容的结构（如章节标题、知识点描述），将学习内容划分成多个独立的知识模块。每个知识模块可以具有单一主题或核心概念，例如，线性回归、数据清洗、概率分布等知识点可以作为知识模块。每个知识模块可能包含的属性可以包括标题、内容摘要、关键知识点、模块难度等。经过分割后，得到一个知识模块合集，其中每个知识模块表示课程学习内容中的一个独立知识点。

[0109] 可以将知识模块集合中的每一个知识模块作为课程知识图的一个节点，节点名称可以为对应的知识模块的主题或知识点。每个节点可以携带的属性可以包括知识模块标题、内容摘要、难度系数、相关练习等。课程知识图的节点集合就等同于知识模块集合。

[0110] S332，根据知识模块合集中的每个知识模块的关系信息和课程知识图的节点，确定课程知识图的边。

[0111] 示例性地，为了构建课程知识图，可以在节点之间添加边，用于表示知识模块之间的关系，知识模块的关系信息可以包括先修关系、依赖关系等。

[0112] 先修关系：某些知识模块是其他知识模块的前置知识，即学习者可能需要掌握前者才能更好地理解后者。例如，线性代数是线性回归的前置知识。

[0113] 依赖关系：知识模块之间的关联关系，例如概率基础模块与统计学模块密切相关。

[0114] 根据每个知识模块的关系信息，可以为每两个存在关系的节点添加边，边的方向可以表示依赖顺序或先修关系的顺序。例如，添加一条从线性代数到线性回归的有向边，表示学习者在学习线性回归之前可以先学习线性代数。可以为边添加属性，例如关系类型（如先修关系、依赖关系）和关系权重，权重可以根据关系的紧密程度或依赖性强弱进行定义。

[0115] S333，基于课程知识图的节点和课程知识图的边，构建课程知识图。

[0116] 示例性地，在确定了课程知识图的节点（知识模块）和边（知识模块的关系）后，可以构建完整的课程知识图，课程知识图的结构为有向图或无向图，可以取决于课程内容的关系。课程知识图可以通过邻接矩阵或邻接列表表示，即， , 代表课程知识图；代表课程知识图的节点集，包含知识模块合集中的所有模块； 代表课程知识图的边集，包含知识模块之间的所有关系。

[0117] S334，利用第二图神经网络计算课程知识图中的每个节点的结构特征向量，得到课程图结构特征。

[0118] 示例性地，构建好课程知识图后，可以使用第二图神经网络（GNN）对课程知识图中的每个节点进行结构特征提取。提取过程利用第二图神经网络的图卷积机制，学习节点在图结构中的特征。

[0119] 将课程知识图的节点特征和边关系输入第二图神经网络，使用图卷积（如图卷积网络GCN或图注意力网络GAT）进行特征提取。图卷积的操作会将每个节点的特征向量与其邻居节点的特征进行聚合，学习到节点在知识图结构中的角色。通过多层卷积操作，节点特征将融合其多层邻居节点的信息，形成更高维度的特征表示。经过第二图神经网络计算，每个节点的特征向量更新为包含邻居节点信息的聚合特征，聚合特征反映了每个知识模块在课程知识图中的位置和相对重要性。通过对每个节点的特征向量进行全局池化（如平均池化或最大池化），可以得到课程图的整体特征表示，即，课程图结构特征。

[0120] S340，利用循环神经网络对课程信息包中的课程学习内容进行序列特征提取，得到课程序列特征。

[0121] 示例性地，除了图结构特征外，课学习程内容还具有序列性质（如课程章节的前后顺序、知识点的学习顺序等），因此可以通过循环神经网络（RNN）提取序列特征。

[0122] 可以从课程信息包中提取课程学习内容的序列顺序，例如按章节或知识点的排列顺序形成一个内容序列，每个序列元素代表一个课程内容单元，如章节、视频等。将课程内容序列输入到RNN中进行序列特征提取，可以采用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）来提取课程序列特征，最终循环神经网络（RNN）将输出课程序列特征。

[0123] 可选地，S340，利用循环神经网络对课程信息包中的课程学习内容进行序列特征提取，得到课程序列特征，包括：S341，从课程信息包中提取课程学习内容的逻辑信息。其中，逻辑信息用于表征课程学习内容的排列顺序。

[0124] 可以理解，逻辑信息可以表示课程学习内容的排列顺序，反映了知识模块之间的学习顺序或依赖关系。

[0125] 示例性地，课程的章节和内容是按照学习顺序组织的，从初级到高级、从基础到进阶，因此课程章节的顺序可以作为逻辑信息；有些课程会设计推荐的学习路径，表明学习者在学习内容中的最优顺序，可以利用推荐路径来确定逻辑信息。将课程信息包中的章节顺序、推荐路径提取出来，形成逻辑信息表，用于后续的知识模块排序。

[0126] S342，根据逻辑信息对知识模块合集中的每个知识模块进行排序，得到排序后的知识模块合集。

[0127] 示例性地，可以创建一个空列表，用于按顺序排列知识模块，按照逻辑信息中的顺序逐一将知识模块添加到排序列表中。例如，逻辑信息表明顺序为基础知识‑>中级知识‑>高级知识，则按照这一顺序依次排列知识模块。经过排序后的知识模块合集是一个按照逻辑顺序排列的知识模块集合。

[0128] S343，利用循环神经网络对排序后的知识模块合集中的每个知识模块进行序列特征向量提取，得到课程序列特征。

[0129] 示例性地，可以将排序后的知识模块集合输入循环神经网络，每个知识模块可以表示为一个特征向量，可以包括模块的内容摘要、知识点等信息。如果知识模块的特征向量是基于文本信息（如知识点描述），可以通过嵌入层将文本特征转换为密集的特征向量，使知识模块的特征向量适应RNN的输入格式。

[0130] 在RNN层中使用LSTM（长短期记忆网络）或GRU（门控循环单元）对序列数据进行特征提取，LSTM和GRU能够记忆序列中长距离依赖的信息，对于具有依赖关系的知识模块序列非常适合。在每一个时间步，RNN会基于当前知识模块和之前的学习内容生成一个隐藏状态（hidden state），反映当前知识模块在序列中的特征。RNN将前一模块的信息传递到下一模块，使得输出特征包含了整个序列中的学习路径和顺序信息。

[0131] 在RNN处理完序列后，可以将RNN输出的最后一个隐藏状态作为整个课程的序列特征向量，或使用全局池化操作汇总每个时间步的隐藏状态，以形成完整的课程序列特征表示。

[0132] S350，将课程图结构特征和课程序列特征融合，得到学习内容特征。

[0133] 示例性地，可以使用特征拼接，将课程图结构特征和课程序列特征直接拼接成一个完整的向量；可以使用加权融合，如果某一特征比重更高，可以对特征向量加权后再融合。经过融合后的特征向量，表示了课程的学习内容特征，包含了课程内容的图结构信息和序列信息。

[0134] 可选地，S350，将课程图结构特征和课程序列特征融合，得到学习内容特征，包括：S351，将课程图结构特征中的每个知识模块的结构特征向量和课程序列特征中的每个知识模块的序列特征向量融合，得到每个知识模块的综合特征。

[0135] 示例性地，将每个知识模块的结构特征向量和课序列特征向量直接拼接成一个更大的特征向量，表示知识模块的综合特征。例如，某一知识模块的结构特征向量为[0.5，0.3，0.7]，序列特征向量为[0.6，0.2，0.8]，则拼接后该知识模块的综合特征为[0.5，0.3，
0.7，0.6，0.2，0.8]。

[0136] 除特征拼接方法外，还可以使用加权融合方法。可以人为设定课程图结构特征和课程序列特征的权重值，根据课程图结构特征对应的权重和课程序列特征对应的权重，对每个知识模块的结构特征向量和课序列特征向量进行加权计算，得到每个知识模块的综合特征。例如，某一知识模块的结构特征向量为[0.5，0.3，0.7]，课程图结构特征对应的权重值为0.4，序列特征向量为[0.6，0.2，0.8]，课程序列特征对应的权重值为0.6，则加权融合后的该知识模块的综合特征为0.4×[0.5，0.3，0.7]+0.6×[0.6，0.2，0.8]=[0.56，0.24，0.76]。

[0137] S352，将每个知识模块的综合特征进行整合，得到学习内容特征。

[0138] 示例性地，可以对所有知识模块的综合特征向量进行平均池化，得到整个课程的平均特征表示（学习内容特征）。平均池化能够平衡所有知识模块的信息，使得每个模块的特征在整合中具有相同权重。

[0139] 在一些情况下，不同的知识模块可能具有不同的重要性，还可以通过加权方式汇总各个知识模块的特征，以得到更具代表性的学习内容特征。

[0140] 通过上述这些步骤，为系统提供了深度表示学习内容的方式，可以为后续系统能够准确地生成最适合学习者的个性化学习资源和学习路径提供基础。

[0141] S400，根据学习者的课程学习特征和学习内容特征，从智慧学习云平台的课程学习内容中确定出学习者的自适应学习内容。

[0142] 示例性地，可以将学习者的课程学习特征和学习内容特征输入预测模型，预测模型能够输出与课程学习特征适配的学习内容特征。

[0143] 预测模型训练过程：可以从智慧学习云平台上收集不同学习者的课程学习数据和对应的课程学习内容作为样本数据，并根据学习者的历史学习记录，在课程学习内容中标记哪些内容适合学习者，适合的定义可以基于学习效果（如测试成绩、完成情况）确定，例如，学习者在某个内容下表现好，或有较高兴趣评分，即可视为适合该学习者的学习内容。对不同学习者的课程学习数据和对应的课程学习内容提取特征，得到课程学习样本特征和学习内容样本特征。可以将样本特征划分为训练集和测试集，训练集用于预测模型训练，测试集用于预测模型的最终性能评估。

[0144] 可以选择合适的模型，例如，决策树/随机森林，适用于较为明确的分类任务，能够捕捉学习者的课程学习特征和学习内容特征之间的层级关系；神经网络（如DNN），适用于非线性关系复杂的任务，能够通过多层神经元对复杂特征关系进行建模；支持向量机（SVM），适合特征与标签关系明确且具有少量高维数据的情况，可以很好地分隔不同学习内容特征类别。使用训练集对预测模型进行多次迭代，调整模型权重或参数，使得模型能够捕捉学习者的课程学习特征和学习内容特征之间的关系，通过交叉验证或留一验证法，使用测试集对模型进行评估，检查模型在不同样本集上的表现，利于模型的泛化能力。

[0145] 预测模型训练完成后，可以将学习者的课程学习特征和学习内容特征输入预测模型，预测模型计算得出学习者特征与各个内容特征的适配度，输出与学习者特征匹配度最高的内容特征，可以以分数或类别表示。例如，预测模型可能输出适合的主题：数据分析；适合的内容形式：视频；适合的难度：中等。对于多维输出（如主题、形式、难度），可以按照适配度分数排序，选择最适合的特征组合。

[0146] 根据预测出的最适合学习者的学习内容特征，从智慧学习云平台资源库中检索出与最适合学习者的学习内容特征匹配的具体学习内容，生成最终的个性化学习内容。例如，可以根据预测模型预测的主题，如数据分析，筛选出与该主题相关的所有学习内容，进一步根据预测的难度等级（如中等）过滤内容，有利于内容难度适合学习者的当前水平，根据学习者的偏好选择推荐形式，如推荐更多视频形式的内容或互动练习，以增加学习的适配性和体验。若生成的学习内容有明显的章节和知识点顺序，可以为学习者设计一个学习路径，例如，先学习基础内容，再逐步进阶，确保内容的连贯性和逻辑性。

[0147] 该步骤通过预测模型来分析学习者的课程学习特征与学习内容特征的关系，可以实现精准的学习内容特征预测，并从智慧学习云平台中检索出与之匹配的具体学习内容，为学习者提供高度自适应的学习体验。

[0148] 在一种可能的实现方式中，请参阅图4，S400，根据学习者的课程学习特征和学习内容特征，从智慧学习云平台的课程学习内容中确定出学习者的自适应学习内容，包括：S410，对学习者的课程学习特征和学习内容特征中的每个知识模块的综合特征进行匹配操作，得到每个知识模块的匹配度。

[0149] 可以理解，匹配度可以表示学习者的课程学习特征与每个知识模块综合特征的相似程度。

[0150] 示例性地，可以使用余弦相似度或欧氏距离计算匹配度。余弦相似度是一种向量相似性度量方法，适用于高维度特征向量，余弦相似度的范围为0到1，值越接近1表示相似性越高。余弦相似度的计算公式为： ，其中， 表示第 个知识模块匹配度， 表示学习者的课程学习特征， 表示第 个知识模块的综合特征， 和 分别为 和 的向量长度，即范数。

[0151] 欧氏距离适用于衡量两个特征向量之间的距离，距离越小表示相似性越高，为了使匹配度数值与相似度保持一致，可以取距离的倒数。基于欧氏距离的计算公式为：，其中， 和 分别是学习者的课程学习特征 和第 个知识模块
的综合特征 中的第 个元素。

[0152] 可以使用选定的相似性度量方法，逐一计算每个知识模块的匹配度，将计算得到的匹配度值存储在一个匹配度列表中，以便后续筛选。

[0153] S420，判断每个知识模块的匹配度是否大于预设阈值，并将匹配度大于预设阈值的知识模块中的学习内容，确定为学习者的自适应学习内容。其中，预设阈值为匹配度最低值。

[0154] 可以理解，预设阈值可以用于筛选出与学习者的课程学习特征高度匹配的知识模块。

[0155] 示例性地，可以人为设定一个固定的匹配度阈值，比如 0.7 或 0.8（若采用余弦相似度，值在0到1之间），表示选择匹配度至少为70% 或80%的知识模块。可以根据数据分布动态设定阈值，如取所有知识模块匹配度的平均值作为阈值，或者选择最低可接受的匹配度。

[0156] 对于每个知识模块，如果匹配度 大于或等于预设阈值，则将匹配度 大于或等于预设阈值的知识模块中的学习内确定为自适应学习内容，形成个性化推荐的内容集合。

[0157] 假设学习者的课程学习特征向量为 ，知识模块的综合特征向量有： 、 、 ，预设阈值设定为 0.7，可以使
用余弦相似度来计算匹配度。匹配度1（ 与 ）：
；匹配度2（ 与 ）：
；匹配度3（ 与 ）：
。最终匹配度结果包括匹配度1为
0.97、匹配度2为0.57、匹配度3为0.99，将匹配度1、匹配度2、匹配度3与预设阈值进行对比，匹配度1和匹配度3大于预设阈值，匹配度2小于预设阈值，则将知识模块1和知识模块3中的学习内容确定为学习者的自适应学习内容。

[0158] 通过对学习者的课程学习特征和知识模块的综合特征的匹配度进行计算，筛选出满足阈值要求的知识模块，可以为学习者生成高度个性化的自适应学习内容，有利于学习内容符合学习者的兴趣和学习水平，帮助学习者在适合的知识模块上高效学习。

[0159] 应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

[0160] 对应于上文实施例所述的智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法，本申请实施例还提供了一种智慧学习云平台的自适应学习内容生成装置，该装置的各个单元可以实现智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法的各个步骤。图5示出了本申请实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

[0161] 参照图5，该装置包括：获取单元，用于获取学习者的课程学习数据。其中，学习者的课程学习数据用于表征学习者在某一课程中的学习数据；学习者的课程学习数据包括学习兴趣数据、课程进度数据、学习行为数据和测试评估数据。

[0162] 课程学习特征得到单元，用于根据学习者的课程学习数据，确定学习者的课程学习特征。

[0163] 学习内容特征得到单元，用于对智慧学习云平台中的课程学习内容进行特征提取，得到学习内容特征。

[0164] 自适应学习内容确定单元，用于根据学习者的课程学习特征和学习内容特征，从智慧学习云平台的课程学习内容中确定出学习者的自适应学习内容。

[0165] 需要说明的是，上述单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

[0166] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述装置中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

[0167] 本申请实施例还提供了一种智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备，图6为本申请一实施例提供的智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6包括：至少一个处理器60（图6中仅示出一个）、至少一个存储器61（图6中仅示出一个）以及存储在所述至少一个存储器61中并可在所述至少一个处理器60上运行的计算机程序62，所述处理器60执行所述计算机程序62时，使所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6实现上述任意各个智慧学习云平台的自适应学习内容生成方法实施例中的步骤，或者使所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6实现上述各装置实施例中各单元的功能。

[0168] 示例性地，所述计算机程序62可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器61中，并由所述处理器60执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序62在所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6中的执行过程。

[0169] 所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。该智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6的举例，并不构成对智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

[0170] 所述处理器60可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器60还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路 (Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field‑Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

[0171] 所述存储器61在一些实施例中可以是所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6的内部存储单元，例如智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6的硬盘或内存。所述存储器61在另一些实施例中也可以是所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6的外部存储设备，例如所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器61还可以既包括所述智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61用于存储操作系统、应用程序、引导装载程序(BootLoader)、数据以及其他程序等，例如所述计算机程序的程序代码等。所述存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

[0172] 本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

[0173] 本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备上运行时，使得智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

[0174] 所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到智慧学习云平台的自适应学习内容生成设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read‑Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

[0175] 在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

[0176] 本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

[0177] 在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的智慧学习云平台的自适应学习内容生成装置、设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的智慧学习云平台的自适应学习内容生成装置和设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

[0178] 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

[0179] 以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。