[发明专利]一种基于大数据的教学分析系统

说明书

技术领域

本发明涉及教学管理技术领域，具体而言，涉及一种基于大数据的教学分析系统。

背景技术

传统教育是老师基于课本内容为学生授课，这种教育模式存在诸多弊端，例如无法充分调动学生的学习兴趣，无法针对不同类型的学生进行教学，教学效率通常比较低，虽然随着互联网的发展，出现了网络学习平台，但学生无法高效利用教学资源。

最近几年，云计算和大数据作为新兴技术已被很多人知晓，云计算和大数据的结合不仅是针对提供的服务，更是对教育发展的促进，增强在线职业教育的核心竞争力，保持在线职业教育的健康发展。但目前尚未研究出一种基于大数据的教学管理系统。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种基于大数据的教学分析系统，通过对海量用户数据进行分析和挖掘，能够为学生提供精准的学习引导，为学生推送准确、个性化的学习资源，提高教学质量。

本发明的技术方案是：提供一种基于大数据的教学分析系统，包括：客户端、服务器、在线教学平台；

其中客户端包括：

行为收集单元，用于收集在线教学平台中的用户信息以及用户行为；

收发单元，用于通过云计算服务将收集到的用户信息以及用户行为上传至服务器端；

所述服务器端包括：

接收单元，用于接收从客户端发送的用户信息及用户行为；

评估单元，用于根据预设的评估方法，对用户信息及用户行为进行评估，生成评估结果；

推送单元，用于根据评估结果，对符合评估结果的用户推送对应的教学资源信息；

显示单元，用于显示所述评估结果。

根据本发明的实施例，所述评估单元还包括：

选择单元，用于选择用户信息和/或用户行为中一个或多个属性作为评估项；

预处理单元，用于对所述评估项进行预处理，得到预处理数据；

聚类分析单元，用于对处理数据进行聚类算法分析，生成评估结果。

根据本发明的实施例，所述聚类算法包括神经网络算法、ART2算法、划分聚类算法、层次聚类算法。

根据本发明的实施例，所述评估单元定期对接收到的用户信息及用户行为进行评估。

根据本发明的实施例，其中所述用户信息的属性包括用户年龄、学历、学习意向；所述用户行为的属性包括平台具体功能的使用、用户参与的课程信息、课程学习时长、学习周期。

通过大数据分析用户的学习行为，同时管理用户的学习节奏、行为跟踪，针对核心的教学培训服务进行积极评价、深度测评。用户在平台内的几乎所有操作行为，包括平台具体功能的使用（学习状况、自我管理状况）、平台使用习惯等都被纳入到测评框架内，进行用户行为跟踪，并基于特定的发展逻辑进行积分，真正使得平台应用具有推动用户现实发展的价值和意义。

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

图2为本发明中客户端的结构示意图。

图3为本发明中服务器的结构示意图。

具体实施方式

参见图1，本发明的基于大数据的教学分析系统，包括：客户端、服务器、在线教学平台；

其中客户端、服务器、在线教学平台通过云端相互通信；

如图2所示，其中客户端包括：

行为收集单元，用于收集在线教学平台中的用户信息以及用户行为；其中所述用户信息的属性包括用户年龄、学历、学习意向；所述用户行为的属性包括平台具体功能的使用、用户参与的课程信息、课程学习时长、学习周期；

收发单元，用于通过云计算服务将收集到的用户信息以及用户行为上传至服务器端；

如图3所示，所述服务器端包括：

接收单元，用于接收从客户端发送的用户信息及用户行为；

评估单元，用于根据预设的评估方法，对用户信息及用户行为进行评估，生成评估结果；

更进一步，所述评估单元定期对接收到的用户信息及用户行为进行评估。

推送单元，用于根据评估结果，对符合评估结果的用户推送对应的教学资源信息；

显示单元，用于显示所述评估结果。

更进一步，所述评估单元还包括：

选择单元，用于选择用户信息和/或用户行为中一个或多个属性作为评估项；

预处理单元，用于对所述评估项进行预处理，得到预处理数据；

聚类分析单元，用于对处理数据进行聚类算法分析，生成评估结果。

其中，所述聚类算法包括神经网络算法、ART2算法、划分聚类算法、层次聚类算法。

最后应说明的是：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。