本技術涉及自然語言處理，尤其涉及一種智能化伴學方法、裝置、存儲介質及設備。

背景技術：

1、隨著教育技術的快速發(fā)展，人們對學習個性化及因材施教的訴求越來越旺盛。但現(xiàn)有的很多輔助學習方法卻并未真正做到及時滿足用戶學習訴求及達到學習減負提效的目標。

2、目前，現(xiàn)有的輔助用戶學習的方法通常包含三種：第一種是利用自主檢索資源/工具類學習產(chǎn)品進行輔助學習；第二種是利用學情建模的個性化輔助學工具類產(chǎn)品進行輔助學習；第三種是在專家知識下的同步規(guī)劃學類輔助學習方法。但是，現(xiàn)有的這幾種輔助用戶學習的方法均未真正出現(xiàn)伴學概念，僅體現(xiàn)的是如一個冰冷訓練機器的陪伴，而不是起到為用戶量身定制學習方案、過程及時答疑解惑的學習伙伴的作用，所以，無法達到理想的伴學效果，也會降低用戶的學習體驗。

技術實現(xiàn)思路

1、本技術實施例的主要目的在于提供一種智能化伴學方法、裝置、存儲介質及設備，能夠先基于大語言模型（large?language?model，llm）構建用戶的個性化畫像，再利用過程自我反思機制，有效提高對于用戶的伴學效果，進而提升用戶的學習體驗。

2、本技術實施例提供了一種智能化伴學方法，包括：

3、獲取目標用戶的第一學習信息和第二學習信息；

4、利用所述目標用戶的第一學習信息，結合第一提示指令prompt，輸入至大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的用戶畫像；

5、利用所述目標用戶的用戶畫像、所述目標用戶的第二學習信息以及智能體信息，結合第二提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的針對所述目標用戶的學習策略；

6、根據(jù)所述學習策略，通過所述大語言模型對所述智能體進行協(xié)同調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的伴學。

7、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標用戶的第一學習信息包括所述目標用戶的當前學習狀態(tài)、所述目標用戶的歷史學習信息以及所述目標用戶所處的場景信息；所述利用所述目標用戶的第一學習信息，結合第一提示指令prompt，輸入至大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的用戶畫像，包括：

8、將所述目標用戶的歷史學習信息進行結構化處理，并利用得到的處理結果結合第一提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的歷史畫像；

9、利用所述目標用戶的當前學習狀態(tài)、所述目標用戶的歷史畫像以及所述目標用戶所處的場景信息，結合更新后的第一提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的即時畫像；

10、利用所述目標用戶的歷史畫像和所述目標用戶的即時畫像，構建所述目標用戶的整體用戶畫像。

11、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標用戶的第二學習信息包括所述目標用戶提出的學習需求；所述目標用戶提出的學習需求是根據(jù)所述大語言模型與所述目標用戶的至少一輪對話內(nèi)容確定的。

12、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述利用所述目標用戶的用戶畫像、所述目標用戶的第二學習信息以及智能體信息，結合第二提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的針對所述目標用戶的學習策略，包括：

13、利用所述目標用戶的用戶畫像、所述目標用戶提出的學習需求、所述目標用戶所處的場景信息以及智能體信息，結合第二提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的針對所述目標用戶的學習策略。

14、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述學習策略，通過所述大語言模型對所述智能體進行協(xié)同調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的伴學，包括：

15、根據(jù)所述學習策略，通過所述大語言模型對各個智能體進行調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的伴學主流程；并在實現(xiàn)伴學細化流程的過程中，通過各個智能體之間的相互調(diào)用，實現(xiàn)各個智能體的協(xié)同調(diào)用，完成對于所述目標用戶的整個伴學處理過程。

16、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

17、在伴學過程中，根據(jù)所述目標用戶的反饋信息，利用過程自我反思機制，更新所述目標用戶的用戶畫像；

18、利用更新后的所述目標用戶的用戶畫像，更新所述目標用戶的學習策略，并利用更新后的學習策略，再次通過所述大語言模型對所述智能體進行協(xié)同調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的智能化伴學，直至滿足所述目標用戶提出的學習需求。

19、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述在伴學過程中，根據(jù)所述目標用戶的反饋信息，利用過程自我反思機制，更新所述目標用戶的用戶畫像，包括：

20、在伴學過程中，根據(jù)所述學習策略確定待推薦的目標學習資源；并判斷所述目標學習資源與所述目標用戶的學習需求和用戶畫像的關聯(lián)性是否滿足預設要求；

21、若是，則將所述目標學習資源推薦給所述目標用戶，并根據(jù)所述目標用戶的學習參與度、參與過程中交互及各種學習行為和學習態(tài)度，與所述目標用戶進行實時交互，以根據(jù)所述目標用戶的反饋信息，將調(diào)整后的目標學習資源推薦給所述目標用戶，及更新所述目標用戶的用戶畫像中的相關內(nèi)容；

22、若否，則通過與所述目標用戶的二次交互，確認調(diào)整后的目標學習資源；并將調(diào)整后的目標學習資源推薦給所述目標用戶，及更新所述目標用戶的用戶畫像中的相關內(nèi)容；

23、對所述目標用戶對于所述目標學習資源和/或所述調(diào)整后的目標學習資源的學習結果進行分析，并根據(jù)分析結果，更新所述目標用戶的用戶畫像。

24、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述分析結果包括所述目標用戶對于所述目標學習資源和/或所述目標學習資源的學習內(nèi)容完成度不足以及錯題的錯因分析結果。

25、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標用戶的當前學習狀態(tài)包括所述目標用戶當前的表情、所述目標用戶提出的文字和/或發(fā)出的語言及行為表述中的至少一項；所述目標用戶的歷史學習信息包括所述目標用戶的歷史行為序列、交互序列、作答內(nèi)容、過程表現(xiàn)及結果中的至少一項內(nèi)容；所述目標用戶所處的場景信息包括復習場景、預習場景、備考場景、假期學習場景中的至少一項。

26、本技術實施例還提供了一種智能化伴學裝置，包括：

27、獲取單元，用于獲取目標用戶的第一學習信息和第二學習信息；

28、第一輸入單元，用于利用所述目標用戶的第一學習信息，結合第一提示指令prompt，輸入至大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的用戶畫像；

29、第二輸入單元，用于利用所述目標用戶的用戶畫像、所述目標用戶的第二學習信息以及智能體信息，結合第二提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的針對所述目標用戶的學習策略；

30、伴學單元，用于根據(jù)所述學習策略，通過所述大語言模型對所述智能體進行協(xié)同調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的伴學。

31、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標用戶的第一學習信息包括所述目標用戶的當前學習狀態(tài)、所述目標用戶的歷史學習信息以及所述目標用戶所處的場景信息；所述第一輸入單元包括：

32、第一輸入子單元，用于將所述目標用戶的歷史學習信息進行結構化處理，并利用得到的處理結果結合第一提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的歷史畫像；

33、第二輸入子單元，用于利用所述目標用戶的當前學習狀態(tài)、所述目標用戶的歷史畫像以及所述目標用戶所處的場景信息，結合更新后的第一提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的所述目標用戶的即時畫像；

34、構建子單元，用于利用所述目標用戶的歷史畫像和所述目標用戶的即時畫像，構建所述目標用戶的整體用戶畫像。

35、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標用戶的第二學習信息包括所述目標用戶提出的學習需求；所述目標用戶提出的學習需求是根據(jù)所述大語言模型與所述目標用戶的至少一輪對話內(nèi)容確定的。

36、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述第二輸入單元具體用于：

37、利用所述目標用戶的用戶畫像、所述目標用戶提出的學習需求、所述目標用戶所處的場景信息以及智能體信息，結合第二提示指令prompt，輸入至所述大語言模型，得到模型輸出的針對所述目標用戶的學習策略。

38、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述伴學單元具體用于：

39、根據(jù)所述學習策略，通過所述大語言模型對各個智能體進行調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的伴學主流程；并在實現(xiàn)伴學細化流程的過程中，通過各個智能體之間的相互調(diào)用，實現(xiàn)各個智能體的協(xié)同調(diào)用，完成對于所述目標用戶的整個伴學處理過程。

40、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述裝置還包括：

41、更新單元，用于在伴學過程中，根據(jù)所述目標用戶的反饋信息，利用過程自我反思機制，更新所述目標用戶的用戶畫像；

42、調(diào)用單元，用于利用更新后的所述目標用戶的用戶畫像，更新所述目標用戶的學習策略，并利用更新后的學習策略，再次通過所述大語言模型對所述智能體進行協(xié)同調(diào)用，實現(xiàn)對所述目標用戶的智能化伴學，直至滿足所述目標用戶提出的學習需求。

43、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述更新單元包括：

44、判斷子單元，用于在伴學過程中，根據(jù)所述學習策略確定待推薦的目標學習資源；并判斷所述目標學習資源與所述目標用戶的學習需求和用戶畫像的關聯(lián)性是否滿足預設要求；

45、第一更新子單元，用于若判斷出所述目標學習資源與所述目標用戶的學習需求和用戶畫像的關聯(lián)性是滿足預設要求的，則將所述目標學習資源推薦給所述目標用戶，并根據(jù)所述目標用戶的學習參與度、參與過程中交互及各種學習行為和學習態(tài)度，與所述目標用戶進行實時交互，以根據(jù)所述目標用戶的反饋信息，將調(diào)整后的目標學習資源推薦給所述目標用戶，及更新所述目標用戶的用戶畫像中的相關內(nèi)容；

46、第二更新子單元，用于若判斷出所述目標學習資源與所述目標用戶的學習需求和用戶畫像的關聯(lián)性是不滿足預設要求的，則通過與所述目標用戶的二次交互，確認調(diào)整后的目標學習資源；并將調(diào)整后的目標學習資源推薦給所述目標用戶，及更新所述目標用戶的用戶畫像中的相關內(nèi)容；

47、第三更新子單元，用于對所述目標用戶對于所述目標學習資源和/或所述調(diào)整后的目標學習資源的學習結果進行分析，并根據(jù)分析結果，更新所述目標用戶的用戶畫像。

48、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述分析結果包括所述目標用戶對于所述目標學習資源和/或所述目標學習資源的學習內(nèi)容完成度不足以及錯題的錯因分析結果。

49、一種可能的實現(xiàn)方式中，所述目標用戶的當前學習狀態(tài)包括所述目標用戶當前的表情、所述目標用戶提出的文字和/或發(fā)出的語言及行為表述中的至少一項；所述目標用戶的歷史學習信息包括所述目標用戶的歷史行為序列、交互序列、作答內(nèi)容、過程表現(xiàn)及結果中的至少一項內(nèi)容；所述目標用戶所處的場景信息包括復習場景、預習場景、備考場景、假期學習場景中的至少一項。

50、本技術實施例還提供了一種智能化伴學設備，包括：處理器、存儲器、系統(tǒng)總線；

51、所述處理器以及所述存儲器通過所述系統(tǒng)總線相連；

52、所述存儲器用于存儲一個或多個程序，所述一個或多個程序包括指令，所述指令當被所述處理器執(zhí)行時使所述處理器執(zhí)行上述智能化伴學方法中的任意一種實現(xiàn)方式。

53、本技術實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有指令，當所述指令在終端設備上運行時，使得所述終端設備執(zhí)行上述智能化伴學方法中的任意一種實現(xiàn)方式。

54、本技術實施例還提供了一種計算機程序產(chǎn)品，所述計算機程序產(chǎn)品在終端設備上運行時，使得所述終端設備執(zhí)行上述智能化伴學方法中的任意一種實現(xiàn)方式。

55、本技術實施例提供的一種智能化伴學方法、裝置、存儲介質及設備，首先獲取目標用戶的第一學習信息和第二學習信息；然后利用目標用戶的第一學習信息，結合第一提示指令prompt，輸入至llm，得到模型輸出的目標用戶的用戶畫像；接著利用目標用戶的用戶畫像、目標用戶的第二學習信息以及智能體信息，結合第二提示指令prompt，輸入至llm，得到模型輸出的針對目標用戶的學習策略；再根據(jù)學習策略，通過llm對智能體進行協(xié)同調(diào)用，實現(xiàn)對目標用戶的伴學。

56、可見，由于本技術是先基于llm利用目標用戶的第一學習信息（如目標用戶的歷史學習信息和當前學習狀態(tài)以及所處場景信息等），精準構建了目標用戶的全場景畫像，然后再基于目標用戶的全場景畫像和目標用戶的第二學習信息（如目標用戶提出的學習需求等）以及智能體信息確定了學習策略，并根據(jù)該學習策略，通過智能體的協(xié)同調(diào)用結合過程自我反思機制，實現(xiàn)了對于目標用戶的智能化伴學，有效提升了整個伴學過程的及時性和準確性，從而提高了對于目標用戶的伴學效果，進而提升了目標用戶的學習體驗。