Способ подбора персонализированного обучающего контента пользователю и система для его реализации Российский патент 2023 года по МПК G06F21/50 G09B19/24 

Область техники

Изобретение относится к области информационной безопасности, и более конкретно к системам и способам цифрового обучения пользователя на основании его действий на устройстве.

Уровень техники

У многих детей и подростков имеется телефон и есть доступ к собственному или общему компьютеру, планшету и другим устройствам. Их наличие и использование обусловлено разными целями – обучение, поддержание связи с ребенком, для фото и видеосъемки, видеоигр, общения в социальных сетях. Но далеко не все родители, а тем более и дети, осознают опасность современных технологий. Кроме положительного и полезного контента в социальных сетях, поисковых браузерах и платформах видеохостинга, существует аморальный и потенциально опасный контент, способный негативно влиять на психическое здоровье пользователя устройства. К такому контенту можно отнести материалы порнографического, суицидального, наркотического, психологического (травля, издевательства, призывы к действиям, способным навредить пользователю и окружающим его людям), вирусного контента. Также с развитием информационных технологий параллельно развиваются вредоносные программы и компоненты. К ним можно отнести вирусы, шпионские программы, программы вымогатели и др. Вредоносные приложения могут совершать ряд характерных действий, таких как кража паролей и других конфиденциальных данных пользователя. Поэтому перед выходом в Интернет ребенка необходимо подготовить обучить его специальным навыкам, связанных с информационной безопасностью, то есть повысить его цифровую грамотность. Пользователю нужно рассказать о том, как работает интернет, и обо всем, что с ним связано. Например, о спаме, фишинге, травле, ботах и многом другом. Это позволит обезопасить ребенка от потенциальных опасностей. Детям же в изучении специальных навыков часто не хватает осознанности, заинтересованности, вовлеченности и получения удовольствия от данного процесса.

В настоящее время данные задачи в том или ином виде решают различные приложения с функциями родительского контроля. Основными задачами таких систем является защита детей от угроз, связанных с работой на устройствах и в Интернете. Данные системы позволяют ограничивать время использования устройства, доступа к сети Интернет и приложениям. Родительский контроль позволяет настраивать доступ к приложениям и веб-сайтам. Помимо этого, такие системы позволяют формировать отчет о действиях пользователя на устройствах. В качестве недостатка подобных решений можно выделить необходимость первичной их настройки пользователем, что подразумевает предварительный уровень специальных знаний у пользователя-родителя. Кроме того, зачастую дети негативно воспринимают данный контроль, при этом самостоятельно обучаться они еще не готовы в силу своего юного возраста.

Еще один тип систем, позволяющий в какой-то мере решать задачи – обучающие платформы и приложения для детей (англ. Child Development). Такие системы направлены на развитие ребенка в определённых областях науки, творчества, общения. Подход к обучению, как правило, стандартный – это подбор обучающего материала, исходя из возраста пользователя, его увлечений и качества усвоения предоставляемого материала, то есть его успеваемости. Как правило, данное обучение контролирует преподаватель. Результаты обучения анализируются и формируются в отчетности, предоставляемой родителям для информирования о развитии ребенка. Данные системы помогают родителям понимать, отслеживать и улучшать развитие своего ребенка. Недостатком таких обучающих платформ и приложений является недостаточная индивидуализация подбираемого контента, так как чаще всего он рассчитан на определенную группу или тип детей, то есть процесс подбора происходит без конкретизации интересов и активности пользователя.

Так в патентной заявке US2009094540A1 описываются методы и системы, контролирующие прогресс обучения. Система отслеживает активное время использования обучающего приложения, успеваемость пользователя, его интересы и ответы на задания с их количеством. На основании прогресса обучения и уровня пользователя система формирует отчетность с обобщающей информацией, позволяющей контролировать и отслеживать обучение ребенка со стороны родителей.

Другой подход представлен в патентной заявке US20090328209A1. В ней описана технология, направленная на уменьшение использования потенциально вредоносных файлов через определение цифровой гигиены пользователя и репутации файла, веб-сайта и т.д. Более конкретно: пользователь скачивает, открывает некоторое количество файлов, а программа оповещает его о возможной репутации данного файла (плохой, хороший). При использовании и совершении действий с файлом цифровая гигиена пользователя меняется. Таким образом, если пользователь часто открывает, скачивает или использует файлы с плохой репутацией, то его цифровая гигиена очень низкая. Низкая цифровая гигиена свидетельствует о том, что пользователю необходимо повысить свои знания в сфере информационной безопасности. Таким образом, цифровая гигиена отражает уровень знаний пользователя в информационной безопасности и его уровень цифровой грамотности.

Многие современные подходы используют приемы обучения с элементами геймификации, позволяющие мотивированно и заинтересовано обучать ребенка различным наукам и профессиям. Однако, не всегда данное обучение подходит для каждого ребенка и полно раскрывает сущность проблемы конкретного пользователя.

Анализ предшествующего уровня техники позволяет сделать вывод о недостаточной эффективности применения текущих технологий в отношении цифрового обучения ребенка. Поэтому предлагается решение, позволяющее повысить эффективность за счет подбора персонализированного обучающего контента с последующим предоставлением подобранного контента и оценкой результатов взаимодействия пользователя с указанным контентом.

Раскрытие сущности изобретения

Настоящее изобретение относится к решениям, позволяющим обеспечить повышение уровня знаний, в частности о безопасном использовании компьютерной системы в информационной среде, за счет подбора и предоставления обучающего персонализированного контента пользователя на основании его действий по меньшей мере на одном компьютерном устройстве.

Первый технический результат заключается в обеспечении возможности предоставления персонализированного обучающего контента пользователю.

Второй технический результат заключается в повышении эффективности выбора обучающего персонализированного контента для предоставления пользователю.

Согласно варианту реализации используется реализуемый на компьютере способ подбора персонализированного обучающего контента (далее – контент) для пользователя, в котором: собирают информацию об активности пользователя по меньшей мере на одном устройстве пользователя; проводят оценку активности пользователя путем анализа собранной информации по правилам проведения анализа для определения по меньшей мере уровня владения устройством; проверяют наличие ранее созданного профиля пользователя, причем: при наличии созданного профиля пользователя обновляют профиль пользователя, в частности вектора профиля, на основании результатов анализа собранной информации об активности пользователя; при отсутствии созданного профиля пользователя формируют профиль пользователя, содержащий по меньшей мере вектора профиля и тип профиля, на основании результатов анализа собранной информации об активности пользователя; подбирают контент на основании по меньшей мере определенного типа профиля и векторов профиля из профиля пользователя; предоставляют подобранный контент пользователю через устройство вывода.

Согласно одному из частных вариантов реализации собранную информацию хранят на устройстве пользователя или на удаленном сервере.

Согласно другому частному варианту реализации, сбор информации об активности пользователя включает и сбор результатов изучения о предоставленном контенте пользователю.

Согласно еще одному частному варианту реализации, результат анализа собранной информации об активности пользователя предоставляется в виде формы с ответами на правила проведения анализа.

Согласно другому частному варианту реализации, при анализе собранной информации используют технические данные устройства, получаемые от компонентов устройства пользователя.

Согласно еще одному частному варианту реализации, техническими данными являются по меньшей мере такие данные как геолокация устройства, данные об активной стадии фото или видеосъемки, экранное время использования устройства, при этом сбор указанных технических данных происходит при помощи по меньшей мере следующих компонентов: системы глобального позиционирования мобильного устройства, акселерометра и гироскопа, микроконтроллера, взаимодействующего с объективом устройства.

Согласно частному варианту реализации, анализ собранной информации по правилам проведения анализа проводят с помощью моделей машинного обучения.

Согласно еще одному частному варианту реализации, дополнительно профиль пользователя включает по меньшей мере один из следующих элементов: успеваемость пользователя, баллы пользователя, цифровая гигиена пользователя и количества пройденных уроков, при этом при обновлении профиля пользователя изменяют и указанные соответствующие элементы.

Согласно другому частному варианту реализации, дополнительно при оценке активности пользователя определяют интересы пользователя.

Согласно еще одному частному варианту реализации, дополнительно при формировании векторов профиля пользователя используют информацию о типе профиля и интересах пользователя.

Согласно другому частному варианту реализации, подобранный контент предоставляют в одном из следующих видов: текстового курса, статьи, журнала; тестовых заданий, кроссвордов; визуальной таблицы, графика, схемы, картинок; видео и аудиоматериала; интерактивного приложения.

Согласно варианту реализации используется система, содержащая по меньшей мере один компьютер, включающий взаимодействующие между собой средства: средство сбора информации, средство анализа, средство создание профиля, средство подбора обучающего контента и базу обучающего контента, и хранящий машиночитаемые инструкции, при выполнении которых система выполняет подбор персонализированного обучающего контента для пользователя согласно одному из вышеупомянутых способов.

Краткое описание чертежей

Дополнительные цели, признаки и преимущества настоящего изобретения будут очевидными из прочтения последующего описания осуществления изобретения со ссылкой на прилагаемые чертежи, на которых:

На Фиг. 1 схематически представлен пример реализации системы для осуществления способа подбора персонализированного обучающего контента для пользователя.

На Фиг. 2 представлена блок-схема, иллюстрирующая способ предоставления персонализированного обучающего контента пользователю.

На Фиг. 3 представлен пример профиля пользователя.

На Фиг. 4 представлен пример изучения предоставляемого персонализированного контента в древовидном представлении.

На Фиг. 5 представлен пример графического представления профиля пользователя в виде двумерной диаграммы.

На Фиг. 6 представляет пример компьютерной системы общего назначения.

Осуществление изобретения

Объекты и признаки настоящего изобретения, способы для достижения этих объектов и признаков станут очевидными посредством отсылки к примерным вариантам осуществления. Однако, настоящее изобретение не ограничивается примерными вариантами осуществления, раскрытыми ниже, оно может воплощаться в различных видах. Сущность, приведенная в описании, является ничем иным, как конкретными деталями, обеспеченными для помощи специалисту в области техники в исчерпывающем понимании изобретения, и настоящее изобретение определяется в объеме приложенной формулы.

Глоссарий

Цифровая гигиена — это показатель в баллах, основанный на своде правил, оценивающий цифровую грамотность пользователя. Цифровая грамотность пользователя зависит от уровня его знаний цифровой безопасности и уровня владения устройством.

Репутация файла — это показатель, указывающий является ли файл вредоносным, безопасным или неизвестным.

Персонализированный обучающий контент – это различный обучающий материал, предоставляемый конкретному пользователю в электронном виде на основании набора критериев, соответствующего определенному пользователя.

На Фиг. 1 представлен пример системы для осуществления способа предоставления персонализированного обучающего контента для пользователя. Система подбора персонализированного обучающего контента (далее - система) 105 предоставляет пользователю 101 через устройства ввода и вывода персонализированный обучающий контент.

Система 105 включает в себя по меньшей мере такие средства как: средство сбора информации 110, базу данных, хранящую, в том числе информацию об активности пользователя 115, средство анализа 130, средство создания профиля 140, векторное представление профиля (далее - векторы развития), средство подбора обучающего контента 160, база данных, содержащая обучающий контент 170, средство обновления профиля 180.

Стоит отметить, что система 105 может быть реализована как на одном устройстве 102, например на устройстве 102а, так и разнесена между несколькими устройствами 102, например, устройствами 102а, 102б и 102в. Примерами устройств 102 являются ноутбук (устройство 102а), персональный компьютер (устройство 102б) и мобильное устройство (устройство 102в). Настоящее изобретения, реализуемое по крайней мере одним из указанных устройств, может быть выполнено с использованием аппаратных средств, таких как интегральные микросхемы (англ. application-specific integrated circuit, ASIC) или программируемой вентильной матрицы (англ. field-programmable gate array, FPGA) или, например, в виде комбинации программных и аппаратных средств, таких как микропроцессорная система и набор программных инструкций, а также на нейроморфных чипах (англ. neurosynaptic chips). В некоторых вариантах реализации функциональность каждого средства системы 105 может быть реализована исключительно аппаратными средствами, а также в виде комбинации, где часть функциональности средств системы 105 реализована программными средствами, а часть аппаратными. В еще некоторых вариантах реализации часть средств системы 105 или все средства системы 105 может быть исполнена на процессоре устройства 102б, пример которого представлен на Фиг. 6.

Во время взаимодействия пользователя 101 с устройством, подключенным к информационно-коммуникационной сети 103, например такой, как сеть Интернет, средство сбора информации 110 через устройства ввода и вывода отслеживает и собирает информацию об активности пользователя на устройстве. В том числе об успешности освоения предоставляемого ему обучающего контента. Под устройством ввода и вывода понимаются такие устройства как клавиатура, компьютерная мышь, игровой пульт (геймпад), сенсорный экран (тачскрин) и дисплей. Средство 110 передает собранную информацию на хранение в базу данных 115, расположенную на устройстве 102 пользователя 101.

В частном варианте реализации изобретения дополнительно или вместо базы данных 115 хранение информации об активности пользователя осуществляется на удаленном сервере, взаимодействие с которым осуществляется через сеть 103. Удаленный сервер может быть реализован на принципах облачного сервиса (англ. cloud service) или сервисом в локальной сети (англ. on promise).

Под активностью пользователя подразумеваются действия, совершаемые пользователем 101 на устройстве 102. Отслеживаемая активность пользователя включает в себя действия, связанные с:

• вводом веб-запросов (в том числе и поисковых) в браузере;

• просмотром сайтов и их страниц, так называемое «блуждание по Интернету» (англ. surfing), и определением длительности и частоты их посещения;

• скачиванием приложения или файла с удаленных ресурсов (серверов) через сеть 103;

• просмотром видео и фотоматериалов;

• активацией (англ. pop-up) всплывающих окон и ссылок;

• взаимодействием с книгой контактов (где применимо);

• использованием приложений и сторонних программ на самом устройстве 102.

Средство 110 передает собранную информацию об активности пользователя на устройстве средству анализа 130. Средство анализа 130 предназначено для проведения анализа полученной информации на основании правил анализа для оценки активности пользователя, в частности для определения интересов пользователя и его уровня владения устройством. Средство 130 взаимодействует с сервером 120 через сеть 103 для обновления или получения новых правил для анализа и/или информации о профиле пользователя. Сервер 120 содержит две базы данных 123 и 127. В частном случае реализации изобретения, базы данных 123 и 127 могут быть реализованы на одном из устройств 102 пользователя 101. База 123 хранит информацию о профиле пользователя, а база 127 хранит актуальные правила для анализа информации. В том числе средство 130 на основании полученных данных об активности пользователя выявляет наличие созданного профиля пользователя. В одном варианте реализации средство 130 создаёт запрос к базе 123, находящейся на сервере 120, о наличии созданного профиля пользователя. Если средство 130 получает ответ, об отсутствии профиля, то происходит создание нового профиля пользователя. В противном случае, если получен профиль пользователя, происходит обновление профиля пользователя.

Примеры правил для проведения анализа информации об активности пользователя:

1. Выборка наиболее популярных поисковых запросов и веб-запросов, в частности, за определенный промежуток времени, например, 24 часа, 3 дня или 7 дней.

2. Выборка наиболее опасной информации по количеству поисковых запросов и веб-запросов в течение 24 часов по категории опасных тем. Примерами таких категорий могут быть «оружие», «смерть», «самоубийство», «психотропные вещества», «азартные игры» и др., то есть категории, содержащие контент, который может быть потенциально опасным для ребенка.

3. Выборка самых популярных сайтов по посещению за разные периоды времени: 24 часа, 3 дня, неделя и более. Пример результата применения правила: ребенок 4 раза в день на протяжении 3-х дней заходит на сайт, относящийся к категории «Онлайн-кинотеатры/Социальные».

4. Количество загруженных файлов и приложений на определенную категорию (здоровье, спорт, онлайн-игры, обучение, редактор изображений и т.д.)

5. Частота и время использования приложений на определенную категорию по п.4.

6. Количество звонков по одному и тому же номеру телефона адресной книги.

В одном из вариантов реализации, дополнительно средство 110 собирает, а средство 130 анализирует технические данные от компонентов устройства 102 пользователя, например, устройства 102а. Примерами таких данных являются такие данные как геолокация устройства с точным местонахождением; активная стадия фото и видеосъемки; экранное время использования устройства. Сбор технических данных о местонахождении мобильного устройства пользователя происходит при помощи следующих компонентов: системы глобального позиционирования мобильного устройства (англ. GPS); акселерометра; гироскопа. Технические данные мобильного устройства пользователя также могут учитываться при проведении анализа информации об активности пользователя. Сбор технических данных об активной стадии фото или видеосъемки осуществляется при помощи взаимодействия с микроконтроллером, управляющим объективом устройства 102.

В еще одном из вариантов реализации анализ активности пользователя на устройстве проводится с помощью моделей машинного обучения, работа которых осуществляется на основании указанных ранее правил проведения анализа. Т.е. правила анализа реализуются при помощи модели машинного обучения. Принципом работы таких моделей могут быть линейная и логистическая регрессия, методы опорных векторов, деревья решений, нейронные сети.

В качестве примера анализа активности при использовании по крайней мере одной модели машинного обучения является следующий подход. На вход модели поступает информация об активности пользователя, такая как посещение сайтов следующих категорий: 18+, социальные, искусство и живопись; скачивание файлов apk.; количество совершенных звонков с устройства; активное время использования устройства. Модель обрабатывает данные признаки и на выходе предоставляет в качестве результата анализа значения: «Опасно для пользователя», «Неопасно для пользователя», «Пользователь искусствовед» и т.д. Входная информация и выходные значения носят иллюстрационный характер и не являются исчерпывающими.

Анализ, проведенный по моделям машинного обучения, позволяет более точно оценить активность пользователя, в частности определить интересующие его темы и уровень владения устройством. Под уровнем владения устройством понимается сложность активности, выполняемой пользователем, а именно скачивание файлов, установка приложений, изменение настроек компьютерного устройства, в частности мобильного устройства, или браузера, использование «пиратских» сервисов или запрещенных приложений, имеющих известные уязвимости. Примером определения уровня владения устройством пользователем являются такие критерии как: простой — передвижение по сайтам и просмотр большого количества веб-страниц в интернете (англ. surfing); сложный — установка apk. файлов, настройка операционной системы устройства.

Результат проанализированной информации средством, а именно, оценка активности пользователя, 130 передается средству 140 в виде формы с ответами на заданные правила проведения анализа информации. Средство 140 производит обработку поступившей информации об активности пользователя на устройстве. Средство 140, взаимодействующее с сервером 120 и базой профилей 123 через сеть 103, предназначено для создания профиля пользователя c определением типа профиля и интересами пользователя на основании обработки полученной информации (результатов). Под типом профиля подразумевается классификация профиля, в частности на универсальный, технический, естественно-научный, гуманитарный, социально-экономический. Интересы пользователя обусловлены его потребностями и выявляются средством анализа 130. Так интересами пользователя по меньшей мере могут являться: экономика, кинематография, геодезия, актерское мастерство, лингвистика, программирование, фото и видеосъемка.

Данная классификация не исчерпывающая и является иллюстрационной. Средство 140 на основании созданного профиля, его типа и интересов пользователя формирует векторы профиля 150.

Пример создания профиля пользователя – средству 140 поступили результаты в виде формы ответов от средства 130, где результаты содержат информацию об интересах пользователя и уровне владения устройством, в частности, следующую информацию:

• самые популярные сайты у пользователя на протяжении 3-х дней, относятся к категориям «Онлайн-кинотеатры» и «Интернет-магазины»;

• наиболее популярные приложения за последние 3 дня на тему «Актерское мастерство», «Иностранные языки», «Фоторедактор», «Школьный дневник»;

• обнаруженный опасный контент за последние 3 дня – переходы на фишинговые сайты;

• экранное время использования устройства за последние 3 дня – 18 часов;

• самые популярные местонахождения устройства, такие как «Дом», «Школа», «Дом детского творчества».

Исходя из полученной информации, средство 140 создает профиль пользователя со следующими характеристиками: тип – гуманитарный; интересы – кино, актерское мастерство, иностранные языки, редактирование и обработка фотографий, фото и видеосъемка, онлайн-покупки. Исходя из созданного профиля, средство 140 формирует векторы профиля 150, такие как «Интернет», «Приложения», «Безопасный компьютер», «Искусство». Данный пример носит иллюстративный характер.

В частном случае реализации изобретения профиль пользователя создается путем регистрации пользователя (ребенка) где, средство 110 получает от пользователя (законного представителя ребенка – пользователя) по меньшей мере одну или более информацию о нем из следующего перечня: пол, имя, фамилия, отчество, возраст, класс в школе, любимое занятие, адрес проживания, адрес учебного заведения, посещаемые секции и кружки, ФИО родителей, владение иностранными языками. Дополнительно пользователю 101 системой 105 будет предложено выбрать язык, на котором будет предоставляться персонализированный обучающий контент. В процессе регистрации система по подбору персонализированного обучающего контента предложит пользователю ответить на вопросы для определения его интересов и уровня цифровой гигиены. Уровень цифровой гигиены пользователя определяется на основании полученных от пользователя данных о его знаниях и умениях пользоваться информационной средой. В качестве информационной среды понимается совокупность технических и программных средств хранения, обработки и передачи информации, а также социально-экономических и культурных условий реализации процессов информатизации. Полученные от пользователя при помощи устройства 102, через компонент ввода, данные могут остаться в неизменном виде, либо же будут обезличены, в частности путем шифрования данных, раздельной передачи и хранения. После регистрации профиля у пользователя будет определен тип профиля, интересы, уровень цифровой гигиены.

Средство 140 передает информацию о созданном профиле пользователя средству подбора обучающего контента 160. Средство 160, основываясь на элементах профиля пользователя, обращается к базе обучающего контента 170, где выбирает обучающий контент для пользователя 101. Элементами профиля пользователя по меньшей мере являются такие элементы как: тип профиля, успеваемости пользователя, баллы пользователя, цифровая гигиена пользователя, количество пройденных уроков. База 170 содержит обучающий контент по меньшей мере в виде: текстовых, видео и аудио файлов; ссылок на открытые уроки, статьи, видео и фотоматериалы, а также различные обучающие платформы и платформы видеохостинга. Подбор персонализированного обучающего контента зависит от типа профиля, векторов обучающего контента, успеваемости пользователя (изучен, в процессе, не изучен) и результатов анализа активности пользователя на устройстве. Например, на вход средству 160 поступает следующая информация:

• тип профиля – гуманитарный;

• векторы профиля: «Интернет», «Приложения», «Безопасный компьютер», «Искусство»;

• степень изучения предоставляемого контента.

От типа профиля пользователя зависит, какой сложности и в каком стиле изложения будет подбираться обучающий материал для пользователя. Пользователю с гуманитарным типом профиля технические темы необходимо объяснять довольно простым языком. Если контент, связанный с вектором не изучен, то пользователю предоставляется вводный и простой обучающий материал на тему вектора. После изучения простого контента, темы углубляются. Если на каком-либо векторе контент пользователем уже изучен, то вектор может быть изменен на другой вектор, указывающий на более сложный контент или новую тему, исходя из интересов пользователя. Расщепление (деление) тем векторов представлено на Фиг. 4. Данный пример носит иллюстративный характер. Векторы развития 150 профиля могут быть представлены в древовидном исполнении или двумерной диаграмме, которые будут подробно представлены при описании Фиг. 4, Фиг. 5.

В частном случае реализации подбор обучающего контента средством 160 основывается на результатах анализа активности пользователя на устройстве средством 130, при этом в качестве результата анализа является потенциально опасная или аномальная активность пользователя. Пример опасной или аномальной активности пользователя на устройстве: частые поисковые запросы за определенный промежуток времени со словами “смерть”, “оружие” или “психотропные вещества”; скачивание огромного количества файлов; загрузка файлов из неизвестных источников. Анализ с выявлением опасной или аномальной активности позволяет сделать немедленный подбор обучающего контента на данные темы с целью обезопасить пользователя (ребенка). В случае повторных запросов на опасные темы после предоставления обучающего контента система 105 может проинформировать законного представителя ребенка о возможной угрозе.

Система 105 предоставляет выбранный персонализированный обучающий контент на устройстве 102 через устройство ввода и вывода пользователю 101.

В частном случае реализации при предоставлении указанного контента система 105 блокирует работу на устройстве 102 до тех пор, пока не будет получен от пользователя 101 через устройство ввода ответ об успешном прохождении (изучении) предоставленного контента. Для этого система 105 при помощи средства 110 собирает информацию об активности пользователя на устройстве во время предоставления выбранного контента, в том числе отслеживает успешность освоения предоставляемого обучающего контента пользователю с помощью тестирования.

Средство 180 предназначено для обновления профиля пользователя после получения обратной связи средством 110 от пользователя 101 об успешном освоении предоставленного обучающего контента пользователю. Средство 180 на основании анализа активности, включая обратную связь от пользователя средством 130 и информацию о ранее подобранном обучающем контенте средством 160, обновляет профиль. Обновление включает в себя изменения следующих элементов профиля пользователя: типа профиля, успеваемости пользователя, баллов пользователя, цифровой гигиены пользователя, количества пройденных уроков. Обновление профиля позволяет совершать подбор обучающего контента для пользователя, исходя из изменений его знаний.

Пример обновления профиля пользователя: система 105 предоставила пользователю 101 тестовые задания (тест) на тему «Сайты». При прохождении пользователем 101 предоставленного теста средство 110 собирает информацию об активности пользователя, в том числе, информацию о результате прохождения тестирования пользователем 101 на одном из устройств 102 (например, об успешном прохождении). Средство 130, проанализировав полученную информацию от средства 110 передает ее средству 180. Средство 180 на основании ранее созданного профиля, векторов, подобранного обучающего контента и анализа активности пользователя средством 130 обновляет следующие характеристики\ профиля: уровень цифровой гигиены «+10», количество пройденных уроков «+1», вектор профиля «Интернет», имеющий уровень изучения «контент не изучен» изменился на «контент в процессе изучения». Данный пример носит иллюстративный характер.

В частном случае реализации изобретения система подбора персонализированного обучающего контента 105 может быть реализована в виде приложения, например, подобного приложению «родительский контроль» или любого другого обучающего приложения. Например, при реализации системы 105 в приложении «родительского контроля», средство 110 может собирать большие объемы информации об активности пользователя на устройстве за счет встроенных аналитических платформ «родительского контроля». Средство 140 при создании профиля пользователя также может: учитывать текущий профиль пользователя в приложении «родительского контроля», тем самым профиль пользователя будет максимально достоверным и точным для подбора обучающего контента; может запросить все необходимые данные о профиле пользователя в приложении «родительского контроля», тем самым сэкономит время законного представителя (родителя) пользователя (ребенка) на заполнение профиля. Система, реализованная совместно с приложением «родительский контроль», позволит ограничивать доступ пользователя к потенциально опасному материалу и контенту, учебный материал которого был изучен неудовлетворительно или не был изучен совсем.

На Фиг. 2 представлен способ подбора и предоставления персонализированного обучающего контента для пользователя. Представленный способ реализуется с помощью средств системы 105, представленных при описании Фиг. 1.

На этапе 210 проводят процесс сбора информации об активности средством 110 пользователя 101 на устройстве, подключенном к сети 103 через устройство ввода и вывода. Собранная информация 210 хранится в базе для хранения информации об активности пользователя 115 на устройстве 102.

На этапе 220 проводят анализ информации активности средством 130 пользователя 101 на устройстве согласно правилам. Пример правил представлен при описании Фиг. 1.

Затем на этапе 230 проверяют создан ли профиль пользователя средством 140. Если профиль пользователя не был создан, то на этапе 240 создается профиль. Иначе — обновляется ранее созданный профиль на этапе 280.

При создании профиля средством 140 на этапе 240 происходит определение его типа с дальнейшим формированием векторов профиля 250. Сформированные векторы профиля свидетельствуют об интересах пользователя, его увлечениях, склонностях к каким-либо действиям, уровне владения устройством, а также возможных угрозах на стороне устройства (вредоносное ПО, утечка данных, сетевое взаимодействие). По векторам профиля 150 отслеживают прогресс в изучении предоставляемого обучающего контента пользователем.

На этапе 260 производят подбор персонализированного обучающего контента с обращением к базе 170, хранящей обучающий контент. Подбор обучающего контента осуществляется за счет информации об профиле пользователя, а именно его элементов: типа профиля «N», вектора профиля «K», успеваемости пользователя «M», баллов пользователя «S», уровня цифровой гигиены пользователя «X» и количества пройденных уроков «Н». Подобранный персонализированный обучающий контент предоставляется пользователю 101 на этапе 270.

На этапе 270 персонализированный обучающий контент предоставляют пользователю 101 через устройства ввода и вывода. Контент может быть предоставлен различными способами. Например, в виде ссылки для перехода на внешний ресурс, в виде всплывающего окна, или в виде текстового сообщения через уведомления. Возможны следующие варианты предоставления обучающего контента с перехода по ссылке: ссылка на специальное обучающее приложение; ссылка на сайт; ссылка для скачивания программы, приложения (пример уведомления: «Твоя активность по теме «Безопасность данных» повысилась, рекомендуем установить приложение “Виртуальная клавиатура” «ссылка»»); ссылка на скачивание аудио или видеофайла; ссылка на платформы видеохостинга; ссылка на формы тестирования, анкетирования и т.д.

На этапе 280 обновление профиля пользователя средством 180 происходит на основании анализа активности, включая обратную связь от пользователя средством 130 и информацию о ранее подобранном обучающем контенте средством 160. После чего средство 160 на этапе 260 осуществляет подбор персонализированного обучающего контента с дальнейшим его предоставлением 270 пользователю.

Следует отметить, что обновление профиля повторяется каждый раз после предоставления персонализированного обучающего контента 270 и проведения анализа информации об активности пользователя, включая обратную связь от пользователя 101. После успешного изучения предоставленного обучающего контента профиль пользователя изменяется, как и его элементы Фиг.3

В одном из вариантов реализации, после получения информации о том, что пользователь ознакомился с предоставленным обучающим контентом система 105 проверит знания об указанном контенте у пользователя 101. Для этого система 105 проведет тестирование, например, в виде вопросов или задач. Примерами задач тестирования являются: «Установка на телефон приложения «Наш город»», «Скачать на телефон файл в формате apk.», «Написать/выбрать 5 отличий обычного письма, от спам-письма», «Отправь на почту example@mail.ru письмо». По завершении проверки знаний (активности) пользователя система 105 определит успешность изучения предоставленного контента, например, в виде выставления баллов, на основании которых произведет корректировку профиля пользователя.

На Фиг. 3 представлен профиль пользователя в виде интерфейса на устройстве (англ. graphical user interface, GUI). Профиль пользователя содержит следующие элементы с элементами геймификации: тип профиля 310; успеваемость пользователя 320; цифровая гигиена пользователя 330; векторы профиля 340 (аналогичны векторам профиля 150); баллы пользователя 350; количество пройденных уроков 360. Во время обновления профиля пользователя средством 180 изменяются вышеперечисленные параметры профиля в зависимости от успешности изучения предоставляемого контента. Так, одним из параметров профиля является цифровая гигиена пользователя 330. Она может измеряться в баллах, шкале прогресса или уровнях. В первую очередь цифровая гигиена будет изменяться от количества изученного обучающего контента (пройденных уроков), во вторую - от успеваемости (количества полученных баллов за проверку знаний), а также общей активности пользователя на устройстве. Перечисленные элементы профиля пользователя носят иллюстративный характер и могут быть изменены.

На Фиг. 4 представлен пример предоставляемого персонализированного обучающего контента пользователю в древовидном предоставлении по векторам профиля. В профиле пользователя может быть один и более векторов. Каждый вектор посвящен определенной теме для обучения, в данном случае, интересом пользователя является «Информационная безопасность» 400. Двухмерная диаграмма выстраивается из множества векторов с разными темами для более детального и глубокого обучения пользователя.

На Фиг.4 отображены следующие вектора с темами: интернет 410; приложения 420; программное обеспечение 430; виды устройств 440; безопасный компьютер 450. Далее эти линии разрастаются на более мелкие темы, для более детального изучения направления. Например, в информационной безопасности 400 одна из самых главных тем – это интернет, если пользователь его изучил, то ему предлагается контент на более сложные темы, такие как сети, сайты, почта, социальные сети. Данные темы углубляются в конкретные темы, где ребенка могут подстерегать опасности. Это такие темы, как фишинг, онлайн-покупки, спам, мошенничество, аморальный контент и многое другое. То есть при обучении пользователя все начинается с общей темы и плавно переходит к сложным конкретным темам, где пользователь 101 (ребенок) постепенно углубляет свои знания, тем самым повышая свою цифровую гигиену. Данное дерево носит иллюстративный характер и не является единым. Другим вариантом реализации векторов профиля пользователя, является двумерная диаграмма, которая будет подробно описана в Фиг.5.

На Фиг. 5 представлен вариант реализации векторов профиля в виде двумерной диаграммы (далее - «паутины»). Для создания профиля пользователя проводится анализ активности пользователя на устройстве, подбирается тип профиля и выстраиваются его векторы. Векторов может быть множество, как и паутин. У пользователя может быть одна общая паутина на тему «Информационная безопасность» с множеством векторов или 2 и более на разные темы. Паутина обновляется в режиме реального времени после проведения анализа активности пользователя на устройстве. Паутина может отображаться в интерфейсе профиля пользователя, как элемент геймификации, и тогда пользователь сможет видеть свой прогресс и степень изучения предоставляемого контента; быть невидимой для самого пользователя, но быть доступной для других пользователей, например, для родителей ребенка. Тогда прогресс по изучению контента и продвижению по векторам может быть предоставлен пользователю в виде шкалы успеваемости, оценок, баллов, цифровой гигиены. Система 105 на основании информации, представленной в виде паутины, отслеживает, в каком направлении ребенок обучается хорошо, а какое он вовсе не изучает. На основании системного анализа паутина может видоизменяться, а также разделяться на отдельные паутинки для более углубленного изучения предоставляемого контента пользователю. Данная паутина носит иллюстративный характер.

Фиг. 6 представляет пример компьютерной системы общего назначения, персональный компьютер или сервер 20, содержащий центральный процессор 21, системную память 22 и системную шину 23, которая содержит разные системные компоненты, в том числе память, связанную с центральным процессором 21. Системная шина 23 реализована, как любая известная из уровня техники шинная структура, содержащая в свою очередь память шины или контроллер памяти шины, периферийную шину и локальную шину, которая способна взаимодействовать с любой другой шинной архитектурой. Системная память содержит постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 24, память с произвольным доступом (ОЗУ) 25. Основная система ввода/вывода (BIOS) 26, содержит основные процедуры, которые обеспечивают передачу информации между элементами персонального компьютера 20, например, в момент загрузки операционной системы с использованием ПЗУ 24.

Персональный компьютер 20 в свою очередь содержит жесткий диск 27 для чтения и записи данных, привод магнитных дисков 28 для чтения и записи на сменные магнитные диски 29 и оптический привод 30 для чтения и записи на сменные оптические диски 31, такие как CD-ROM, DVD-ROM и иные оптические носители информации. Жесткий диск 27, привод магнитных дисков 28, оптический привод 30 соединены с системной шиной 23 через интерфейс жесткого диска 32, интерфейс магнитных дисков 33 и интерфейс оптического привода 34 соответственно. Приводы и соответствующие компьютерные носители информации представляют собой энергонезависимые средства хранения компьютерных инструкций, структур данных, программных модулей и прочих данных персонального компьютера 20.

Настоящее описание раскрывает реализацию системы, которая использует жесткий диск 27, сменный магнитный диск 29 и сменный оптический диск 31, но следует понимать, что возможно применение иных типов компьютерных носителей информации 56, которые способны хранить данные в доступной для чтения компьютером форме (твердотельные накопители, флеш карты памяти, цифровые диски, память с произвольным доступом (ОЗУ) и т.п.), которые подключены к системной шине 23 через контроллер 55.

Компьютер 20 имеет файловую систему 36, где хранится записанная операционная система 35, а также дополнительные программные приложения 37, другие программные модули 38 и данные программ 39. Пользователь имеет возможность вводить команды и информацию в персональный компьютер 20 посредством устройств ввода (клавиатуры 40, манипулятора «мышь» 42). Могут использоваться другие устройства ввода (не отображены): микрофон, джойстик, игровая консоль, сканер и т.п. Подобные устройства ввода по своему обычаю подключают к компьютерной системе 20 через последовательный порт 46, который в свою очередь подсоединен к системной шине, но могут быть подключены иным способом, например, при помощи параллельного порта, игрового порта или универсальной последовательной шины (USB). Монитор 47 или иной тип устройства отображения также подсоединен к системной шине 23 через интерфейс, такой как видеоадаптер 48. В дополнение к монитору 47, персональный компьютер может быть оснащен другими периферийными устройствами вывода (не отображены), например, колонками, принтером и т.п.

Персональный компьютер 20 способен работать в сетевом окружении, при этом используется сетевое соединение с другим или несколькими удаленными компьютерами 49. Удаленный компьютер (или компьютеры) 49 являются такими же персональными компьютерами или серверами, которые имеют большинство или все упомянутые элементы, отмеченные ранее при описании существа персонального компьютера 20, представленного на Фиг. 6. В вычислительной сети могут присутствовать также и другие устройства, например, маршрутизаторы, сетевые станции, пиринговые устройства или иные сетевые узлы.

Сетевые соединения могут образовывать локальную вычислительную сеть (LAN) 50 и глобальную вычислительную сеть (WAN). Такие сети применяются в корпоративных компьютерных сетях (также — информационных системах), внутренних сетях компаний и, как правило, имеют доступ к сети Интернет. В LAN- или WAN-сетях персональный компьютер 20 подключен к локальной сети 50 через сетевой адаптер или сетевой интерфейс 51. При использовании сетей персональный компьютер 20 может использовать модем 54 или иные средства обеспечения связи с глобальной вычислительной сетью, такой как Интернет. Модем 54, который является внутренним или внешним устройством, подключен к системной шине 23 посредством последовательного порта 46. Следует уточнить, что сетевые соединения являются лишь примерными и не обязаны отображать точную конфигурацию сети, т.е. в действительности существуют иные способы установления соединения техническими средствами связи одного компьютера с другим.

В соответствии с описанием, компоненты, этапы исполнения, структура данных, описанные выше, могут быть выполнены, используя различные типы операционных систем, компьютерных платформ, программ.

В заключение следует отметить, что приведенные в описании сведения являются примерами, которые не ограничивают объем настоящего изобретения, определенного формулой.

Изобретение относится к области информационной безопасности. Технический результат заключается в обеспечении возможности предоставления персонализированного обучающего контента пользователю и в повышении эффективности выбора обучающего персонализированного контента для предоставления пользователю. Способ подбора персонализированного обучающего контента (далее – контент) для пользователя заключается в том, что: собирают информацию об активности пользователя по меньшей мере на одном устройстве пользователя; проводят оценку активности пользователя для определения по меньшей мере интересов пользователя и уровня владения устройством в виде показателя цифровой гигиены; формируют или обновляют профиль пользователя на основании полученной оценки активности пользователя; подбирают контент на основании по меньшей мере типа профиля, векторов профиля и показателя цифровой гигиены из профиля пользователя; предоставляют подобранный контент пользователю через устройство вывода. 2 н. и 10 з.п. ф-лы, 6 ил.

1. Реализуемый на компьютере способ подбора персонализированного обучающего контента (далее – контент) для пользователя, в котором:

а) собирают информацию об активности пользователя по меньшей мере на одном устройстве пользователя;

б) проводят оценку активности пользователя путем анализа собранной информации по правилам проведения анализа для определения по меньшей мере интересов пользователя и уровня владения устройством в виде показателя цифровой гигиены;

в) формируют или обновляют профиль пользователя, содержащий по меньшей мере векторы профиля, тип профиля, интересы пользователя и показатель цифровой гигиены пользователя, на основании полученной оценки активности пользователя, при этом:

тип профиля формируют или обновляют на основании полученных интересов пользователя,

векторы профиля формируют или обновляют на основании типа профиля и интересов пользователя;

г) подбирают контент на основании по меньшей мере типа профиля, векторов профиля и показателя цифровой гигиены из профиля пользователя;

д) предоставляют подобранный контент пользователю через устройство вывода.

2. Способ по п. 1, в котором собранную информацию хранят на устройстве пользователя или на удаленном сервере.

3. Способ по п. 1, в котором сбор информации об активности пользователя включает и сбор результатов изучения предоставленного контента пользователю, при этом сбор информации осуществляется в виде обратной связи.

4. Способ по п. 1, в котором результат анализа собранной информации об активности пользователя предоставляется в виде формы с ответами на правила проведения анализа.

5. Способ по п. 1, в котором при анализе собранной информации используют технические данные устройства, получаемые от компонентов устройства пользователя.

6. Способ по п. 5, в котором техническими данными являются по меньшей мере такие данные, как геолокация устройства, данные об активной стадии фото или видеосъемки, экранное время использования устройства, при этом сбор указанных технических данных происходит при помощи по меньшей мере следующих компонентов: системы глобального позиционирования мобильного устройства, акселерометра и гироскопа, микроконтроллера, взаимодействующего с объективом устройства.

7. Способ по п. 1, в котором анализ собранной информации по правилам проведения анализа проводят с помощью моделей машинного обучения.

8. Способ по п. 1, в котором дополнительно профиль пользователя включает по меньшей мере один из следующих элементов: успеваемость пользователя, баллы пользователя, цифровая гигиена пользователя и количество пройденных уроков, при этом при обновлении профиля пользователя изменяют и указанные соответствующие элементы.

9. Способ по п. 1, в котором дополнительно при оценке активности пользователя определяют интересы пользователя.

10. Способ по п. 9, в котором дополнительно при формировании векторов профиля пользователя используют информацию о типе профиля и интересах пользователя.

11. Способ по п. 1, в котором подобранный контент предоставляют в одном из следующих видов:

текстового курса, статьи, журнала;

тестовых заданий, кроссвордов;

визуальной таблицы, графика, схемы, картинок;

видео- и аудиоматериала;

интерактивного приложения.

12. Система подбора персонализированного обучающего контента для пользователя, содержащая по меньшей мере один компьютер, включающий взаимодействующие между собой средства: средство сбора информации, средство анализа, средство создания профиля, средство подбора обучающего контента и базу обучающего контента, и хранящий машиночитаемые инструкции, при выполнении которых система выполняет подбор персонализированного обучающего контента для пользователя согласно способу по любому из пп. 1-11.