[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

说明书

本发明提出了一种基于雷达图的大学生素质指标分析方法及装置。包括：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；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；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。本发明通过利用EasyRules规则引擎、Spark以及雷达图，对大学生素质指标分析过程进行了优化，提高了大学生素质指标分析的精确度以及速度，提升了用户体验。

技术领域

本发明涉及计算机软件技术领域，尤其涉及一种基于雷达图的大学生素质指标分析方法及装置。

背景技术

随着互联技术的不断发展，线下课堂教学模式已经无法满足21世纪培养全能型、高素质、高素养大学生生的教学手段，因此课下的教学要结合提高大学生综合素质、素养的活动系统一起结合的教学模式尤为重要，学校可针对学校的专业、班级设置不同素养模型进对学生行培养。

但是现有技术在确定大学生综合素质、素养培养方向时，往往是通过人工进行确定，不仅要消耗大量人力物力，同时，对大学生综合素质、素养分析的结果也不够准确，所以亟需一种大学生素质指标分析方法，能够精确快速自动分析出大学生综合素质、素养培养方向。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种基于雷达图的大学生素质指标分析方法及装置，旨在解决现有技术无法通过EasyRules规则引擎以及Spark来精确对大学生综合素质培养方向进行分析的技术问题。

本发明的技术方案是这样实现的：

一方面，本发明提供了一种基于雷达图的大学生素质指标分析方法，所述基于雷达图的大学生素质指标分析方法包括以下步骤：

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。

在以上技术方案的基础上，优选的，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。

在以上技术方案的基础上，优选的，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。