[发明专利]一种教育大数据的云处理方法

权利要求书

1.一种教育大数据的云处理方法，其特征在于，包括下述步骤：

步骤一：云服务器获取一个班级所有学生作业时长信息和作业正确率信息；

步骤二：对班级内所有学生作业时长信息和作业正确率信息进行分类排名；

步骤三：根据每个学生历次作业时长信息和作业正确率信息，计算对应学生在班级的平均排名名次；

步骤四：将班级所有学生最近一次的作业时长和作业正确率排名结果与其自身作业时长和作业正确率的平均排名名次进行对比，获得作业时长和作业正确率名次变化数值；

步骤五：将学生作业时长和作业正确率信息及其排名，反馈给学生家长，将学生作业时长和作业正确率变化数值与变化幅度预设值对比，将超出变化幅度预设值的学生作业时长、学生作业正确率信息及其二者排名信息，反馈给老师。

2.根据权利要求1所述的一种教育大数据的云处理方法,其特征在于，所述学生作业时长为作业书写完成时间和作业书写开始时间的差值。

3.根据权利要求1所述的一种教育大数据的云处理方法,其特征在于，所述学生作业正确率为正确题数与总题数的比值。

4.根据权利要求1所述的一种教育大数据的云处理方法,其特征在于，步骤二所述班级内所有学生作业时长信息和作业正确率信息进行分类排名，具体分类排名步骤如下：

S1:i为学生学号，学生作业时长值为Ti，学生作业时长名次为MTi，学生作业正确率值为Qi，学生作业正确率名次为MQi；

S2:将所有学生的作业时长对应学生学号分别赋值给相应的Ti，将所有学生的作业正确率对应学生学号分别赋值给相应的Qi；

S3：将所有的Ti按照时间长短由小到大进行排序，其中，时间长短相同的Ti获得相同的序号，并将所获得的序号值赋值给MTi，将所有的Qi按照数值大小由大到小进行排序，其中，正确率相同的Qi获得相同的序号，并将所获得的序号值赋值给MQi。

5.根据权利要求1所述的一种教育大数据的云处理方法,其特征在于，步骤三所述学生在班级的平均排名名次，具体平均排名名次步骤如下：

S1：i为学生学号，学生作业时长值总值为PTi，学生作业时长值班级平均排名为MPTi,学生作业正确率总值为PQi，学生作业正确率班级平均排名MPQi；

S2:从云服务中将所有学生各自除最近一次的所有作业时长进行求和，并减去将其中时间最长的一次作业时长和最短的一次作业时长，对应学生学号分别赋值给相应的PTi，从云服务中将所有学生各自除最近一次的所有作业正确率进行求和，并减去将其中数值最大的一次作业正确率和最小的一次作业正确率，对应学生学号分别赋值给相应的PQi；

S3:将所有的PTi按照时间长短由小到大进行排序，其中，总时间长短相同的PTi获得相同的序号，并将所获得的序号值赋值给MPTi，将所有的PQi按照数值大小由大到小进行排序，其中，总正确率相同的PQi获得相同的序号,并将所获得的序号值赋值给MPQi。

6.根据权利要求1至5任一所述的一种教育大数据的云处理方法,其特征在于，步骤四所述作业时长和作业正确率名次变化数值，具体计算步骤如下：

S1:i为学生学号，学生作业时长变化值为BTi,学生正确率变化值BQi，学生最近一次作业时长排名为NMTi,学生最近一次作业正确率排名为NMQi；

S2:通过学生作业时长计算公式：BTi＝NMTi-MPTi，学生作业正确率计算公式：BQi＝NMQi-MPQi，计算学生作业时长变化值为BTi,学生正确率变化值BQi。

7.根据权利要求6所述的一种教育大数据的云处理方法,其特征在于，步骤五所述学生作业时长和作业正确率变化数值与变化幅度预设值对比，具体对比步骤如下：

S1:变化幅度预设值为BF,设定变化幅度预设值为BF区间范围值j和k，其中j≤BF≤k，j<0,K>O；

S2:将所有学生作业时长变化值为BTi和学生正确率变化值BQi分别与BF进行比较，若j≤BTi≤k，j≤BQi≤k,则学生作业时长变化值为BTi和学生正确率变化值BQi位于变化幅度预设值所在区间内，反之，则为超出变化幅度预设值。