[发明专利]一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制方法及系统

权利要求书

1.一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制方法，其特征在于，重复执行以下步骤，

监督与评价反馈步骤，用于监督与反馈；

确立适应度函数步骤，用于确立确立适应度函数；

激励与淘汰步骤，用于激励与淘汰；

相互借鉴的交叉步骤，用于实现教师之间取长补短，相互学习；

保护因材施教与个性化的变异步骤，用于保护个性及种群多样化。

2.如权利要求1所述的一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制方法，

其特征在于，所述监督与评价反馈步骤包括，

获取家长意见反馈信息，家长意见反馈信息包括投诉与点赞信息；

依据教师工号、授课地点、授课学期和家长反馈信息生成每一个授课教师的独有数据串，家长反馈信息用矩阵表示，矩阵第i行代表第i堂课，矩阵第j列代表第j个学生对应的家长，矩阵元素第i行j列代表第j个学生家长对该门课程第i堂课程的评价结果，吐槽用-1表示，点赞用+1表示，未评价用0表示，若干授课教师的独有数据串构成初始种群P＝{p₁,p₂,p₃,...,p_n}，其中P代表种群，p_n代表种群中第n个个体信息。

3.如权利要求2所述的一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制方法，其特征在于，所述确立适应度函数步骤包括，

模拟进化算法的适应度函数，对每一位授课教师生成其对应的适应度值，第n个个体的适应度函数可以表示：其中阶跃函数k₁为点赞奖励系数，k₂为吐槽惩罚系数，k₁和k₂的值由各教学机构管理人员预先在教育培训机构管理系统中设置。

4.如权利要求3所述的一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制方法，其特征在于，所述激励与淘汰机制步骤包括，

采用以下方式进行激励与淘汰，

教育培训机构管理系统生成授课教师获得的绩效f_i与其对应的适应度y_i，关系f_i∝y_i；

教育培训机构管理系统向适应度排名靠后的个体发出淘汰信息。

5.如权利要求4所述的一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制方法，其特征在于，所述相互借鉴的交叉步骤包括，

教育培训机构管理系统按照与适应度成正比的概率p_i∝y_i，生成组织分享计划信息；

组织分享计划信息包括，学习和讨论适应度高的教师的授课视频数据及教师自我解读数据；

教育培训机构管理系统生成教师授某门课程的基因链，基因链用二进制串表示；基因链包括，教师的教学方法信息、教学手段信息、教学内容优化信息、教学目标设置信息、互动信息、激发兴趣信息、过程调控信息、语言表达信息、风趣幽默信息、精神状态信息，学生的课前准备信息、专注信息、质疑信息、讨论信息、心态信息、对学科和老师的喜欢等级信息；

所述保护因材施教与个性化的变异步骤包括，

基因链中随机要素采用用下划线表示；

进行基因突变，对随机要素作相反的改变，生成新的基因链。

6.一种基于进化算法思维的教育培训自优化质量控制系统，其特征在于，包括以下单元，

监督与评价反馈单元，用于监督与反馈；

确立适应度函数单元，用于确立确立适应度函数；

激励与淘汰单元，用于激励与淘汰；

相互借鉴的交叉单元，用于实现教师之间取长补短，相互学习；

保护因材施教与个性化的变异单元，用于保护个性及种群多样化。