[发明专利]一种基于学情云数据的反馈教学测评方法及系统有效
申请号: | 201510286824.4 | 申请日: | 2015-05-31 |
公开(公告)号: | CN104835371B | 公开(公告)日: | 2016-11-23 |
发明(设计)人: | 徐庆文;丁守明 | 申请(专利权)人: | 深圳市采集科技有限公司 |
主分类号: | G09B5/08 | 分类号: | G09B5/08 |
代理公司: | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人: | 刘文求;刘杰 |
地址: | 518054 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 学情云 数据 反馈 教学 测评 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及反馈教学测评技术领域,尤其涉及一种基于学情云数据的反馈教学测评方法及系统。
背景技术
反馈测评装置,是在1999年已经实现的产品。其实现,早期是利用有线通信网络或红外通信方式来实现课堂的反馈,到了2005年以后出现了无线蓝牙等2.4G通信技术,将学生终端的反馈信息通过接收端传送给教师电脑,教师通过对课堂学生当前的反馈统计结果,进行教学过程调控和因材施教,提高教学效率,促进有效教学。
然而上述课堂教学反馈信息的采样仅来源于课堂当前学生的响应,课堂偶发因素往往会极大地影响学生反馈的真实性,从而容易误导老师在实际教学过程中调控失效。且不能进行教学过程的连续量化采集,只对当次互动过程进行当堂或当次数据的简单统计,无法进行对每个学生历史信息大数据特征下的实时同步反馈及测评校正。另外,传统的反馈测评系统无法对学生个人的不良学习习惯(如作答抄袭、猜答等)进行同步识别和判断,失去了及时发现和纠错的时机,不利于学生良好行为习惯的养成,不能进行全校性的即时调查采集统计处理的应用。此外,无法进行连续准确、真实有效地详细记录每个学生所有的个人学情信息数据,并形成格式统一的学生个人学习成长档案库电子信息数据集。
因此,现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足,本发明的目的在于提供一种基于学情云数据的反馈教学测评方法及系统,旨在解决现有反馈测评方法提供的反馈测评数据的真实性和有效性低的问题。
本发明的技术方案如下:
一种基于学情云数据的反馈教学测评方法,其中,包括步骤:
A、将学生的互动反馈数据通过学生终端发送给教师终端;
B、教师终端接收并校验所述互动反馈数据,然后将校验合格的互动反馈数据打包发送至学情云数据系统;
C、学情云数据系统根据接收到的互动反馈数据,提取该互动反馈数据对应的反馈大数据特征值,并返回所述反馈大数据特征值至教师终端;
D、教师终端将返回的反馈大数据特征值与学生当前的互动反馈数据进行比对,根据比对结果判断学生是否异常,并对反馈异常的学生给教师以信息提示。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法,其中,所述步骤A中,所述学生的互动反馈数据具体包括:应答内容、应答时间、响应速度、应答修订过程、应答修订间隔周期中的一种或多种。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法,其中,所述步骤B中,所述校验具体是指对所述互动反馈数据的完整性和合法性进行校验。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法,其中,所述步骤C中,所述反馈大数据特征值包括:参与率、正答率、应答响应习惯、知识达成度和周边答案集相似度。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法,其中,所述步骤C还包括步骤:学情云数据系统存储所述互动反馈数据,以形成学生的历史学习数据,并通过数学统计方法对历史学习数据进行统计,得到学生的反馈大数据特征值。
一种引用如上所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法的系统,其中,包括:
学生终端发送模块,用于将学生的互动反馈数据发送给教师终端;
教师终端接收及校验模块,用于接收并校验所述互动反馈数据;
教师终端发送模块,用于将校验合格的的互动反馈数据打包发送至学情云数据系统;
学情云数据提取模块,用于根据接收到的互动反馈数据,提取该互动反馈数据对应的反馈大数据特征值;
学情云数据返回模块,用于返回所述反馈大数据特征值至教师终端;
教师终端比对及判断模块,用于将返回的反馈大数据特征值与学生当前的互动反馈数据进行比对,根据比对结果判断学生是否异常;
教师终端提示模块,用于当反馈学生异常时,对反馈异常的学生给教师以信息提示。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法的系统,其中,所述学生终端发送模块中,所述学生的互动反馈数据具体包括:应答内容、应答时间、响应速度、应答修订过程、应答修订间隔周期中的一种或多种。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法的系统,其中,所述教师终端接收及校验模块中,所述校验具体是指对所述互动反馈数据的完整性和合法性进行校验。
所述的基于学情云数据的反馈教学测评方法的系统,其中,所述学情云数据提取模块中,所述反馈大数据特征值包括:参与率、正答率、应答响应习惯、知识达成度和周边答案集相似度。
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