[发明专利]一种基于大数据的学习习惯分析方法在审
| 申请号： | 201811265512.5 | 申请日： | 2018-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN109636683A | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | 黄冠铭;吴琪;王力舟 | 申请（专利权）人： | 四川文轩教育科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 韩雪 |
| 地址： | 610051 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 学习 习惯分析 学生学习 大数据 学生 采集 人力资源 统计学习 有效减少 教师 分析 清晰 统计 统一 | ||
1.一种基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，包括：
S1：设定统计学习习惯的项目；
S2：对不同的学习项目进行区分和标记；
S3：采集学生学习时的各个项目的数据；
S4：对采集到的数据进行统计和分析，得出分析结论。
2.如权利要求1所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，步骤S1中，所述学习习惯的项目包括：课前预习情况、课堂笔记记录情况、课堂习题情况、课堂问答情况和课后习题情况。
3.如权利要求1所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，步骤S3中，所述采集学生学习时的各个项目的数据具体包括：
S301：采集学生课前预习内容和预习进度；
S302：采集学生课堂笔记记录内容和记录完整度；
S303：采集学生完成课堂习题的正确率和完成时间；
S304：采集学生回答课堂提问的完整度；
S305：采集学生完成课后作业的完成时间和正确率。
4.如权利要求3所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，步骤S303中还包括采集课堂习题中的错题类型。
5.如权利要求3所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，步骤S305中还包括采集完成课后作业的时间和课后作业的错题类型。
6.如权利要求1所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，步骤S4中，所述对采集到的数据进行统计和分析包括：
S401：对采集的数据进行归类统计；
S402：对每一种类型的数据进行单独分析；
S403：将各个类型数据结合进行分析；
S404：生成分析报告。
7.如权利要求6所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，步骤S402中，所述对每一种类型的数据进行单独分析还包括对每一类型完成的时间点和用时长度进行分析。
8.如权利要求1所述的基于大数据的学习习惯分析方法，其特征在于，通过电子书包采集学生学习时的各个项目的数据。
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