[发明专利]一种基于雷达图的大学生素质指标分析方法及装置

权利要求书

1.一种基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：包括以下步骤；

S1，获取本地素养指标数据，根据该本地素养指标数据建立素养模型，并将该素养模型与每个用户进行关联，并获取该素养模型下每个用户对应的待判断分数；

S2，获取本地分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过本地分数判断规则对待判断分数进行判断，根据判断结果，获取素质指标分数；

S3，通过Spark对同一用户的素质指标分数进行统计并形成雷达图，根据该雷达图对大学生素质指标进行分析。

2.如权利要求1所述的基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：步骤S1中，获取本地素养指标数据，根据该本地素养指标数据建立素养模型，并将该素养模型与每个用户进行关联，并获取该素养模型下每个用户对应的待判断分数，还包括以下步骤，获取本地素养指标数据，所述素养指标数据包括：文化底蕴、科学精神、个性品格以及心态，根据该素养指标数据将同一类素养指标数据存放在一起作为素养集合，根据该素养集合建立素养模型，根据素养指标数据建立标准雷达图，将该标准雷达图存入素养模型中，并将该素养模型与每个用户进行关联，并获取该素养模型下每个用户对应的待判断分数。

3.如权利要求2所述的基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：将该素养模型与每个用户进行关联，并获取该素养模型下每个用户对应的待判断分数，还包括以下步骤，将该素养模型与每一个用户进行关联，并根据该素养模型设定不同活动以及对应的评分标准，所述活动包括：班级谈论、实时讲评以及自主实践，实时获取该素养模型不同活动下每一个用户的活动数据，并根据该评分标准对活动数据进行评分，获取评价分数作为待判断分数。

4.如权利要求3所述的基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：步骤S2中，获取本地分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过本地分数判断规则对待判断分数进行判断，根据判断结果，获取素质指标分数之前，还包括以下步骤，获取本地历史待判断分数以及对应的素质指标分数，根据该本地历史待判断分数以及对应的素质指标分数建立数值指标分数对应表作为本地分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过本地分数判断规则对待判断分数进行判断，根据判断结果，获取素质指标分数。

5.如权利要求4所述的基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：获取本地分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过本地分数判断规则对待判断分数进行判断，还包括以下步骤，获取本地分数判断规则，将待判断分数保存到本地分数存储表中，并向RabbitMQ发送异步消息，当接收到RabbitMQ消息反馈时，利用EasyRules规则引擎通过本地分数判断规则对待判断分数进行判断，根据判断结果，获取素质指标分数。

6.如权利要求5所述的基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：利用EasyRules规则引擎通过本地分数判断规则对待判断分数进行判断，根据判断结果，获取素质指标分数，还包括以下步骤，当待判断分数满足本地分数判断规则时，根据该待判断分数获取对应的素质指标分数；当待判断分数不满足本地分数判断规则时，则不记录待判断分数对应的素质指标分数。

7.如权利要求6所述的基于雷达图的大学生素质指标分析方法，其特征在于：步骤S3中，通过Spark对同一用户的素质指标分数进行统计并形成雷达图，根据该雷达图对大学生素质指标进行分析，还包括以下步骤，通过Spark对同一用户的素质指标分数进行统计并形成雷达图，将雷达图与素养模型中的标准雷达图进行比较，根据比较结果对大学生素质指标进行分析。