[发明专利]一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统在审

专利信息
申请号: 202111541923.4 申请日: 2021-12-16
公开(公告)号: CN114240363A 公开(公告)日: 2022-03-25
发明(设计)人: 陆亚娟;吴媛胤 申请(专利权)人: 无锡艾睿哲信息科技有限公司
主分类号: G06Q10/10 分类号: G06Q10/10;G06Q50/20;G09B5/08;G09B7/00
代理公司: 北京中创博腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11636 代理人: 戴鹏
地址: 214071 江苏*** 国省代码: 江苏;32
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 数据 挖掘 技术 职业教育 教学 平台 系统
【权利要求书】:

1.一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:包括云服务器,所述云服务器连接有教务管理模块、网校管理系统、数据分析模块、学习平台、考试题库系统、在线班级模块、营销中心系统和线索管理系统,所述教务管理模块包括周期排课子单元、人脸识别子单元、线下签到子单元、电子发票子单元、合同管理子单元和消课分析子单元,所述网校管理系统包括教务管理子单元、财务管理子单元、学员管理子单元、校区管理子单元、数据统计模块以及运营系统,所述数据分析模块包括招生来源子单元、用户活跃分析子单元、付费转化子单元、活动分析子单元、错误收集子单元和成绩预测子单元,所述学习平台包括智能推荐子单元、大班直播子单元、录音视频子单元、课后练习子单元、资料下载子单元和上课评价子单元,所述考试题库系统包括智能组卷子单元、课后复习子单元、自动阅卷子单元、专项练习子单元、真题模考子单元和实时纠错子单元,所述在线班级模块包括自动分班子单元、在线监督子单元、作业批阅子单元、听课报告子单元、班级问答子单元和移动社群子单元,所述营销中心系统包括分销推广模块、拼团秒杀模块、定金预售模块、分享砍价模块、积分会员模块,所述线索管理系统包括线索投放子单元、销售跟进子单元、灵活外呼子单元和页面生成子单元。

2.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述教务管理模块还包括有用于人事管理的人事管理模块、用于学生学籍管理的学籍管理模块以及用于教务分享的教务分享模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述人脸识别子单元为三维人脸识别单元,所述人脸识别子单元连接有密码识别单元,所述密码识别单元还连接有处理单元与用于切换人脸或密码的模式切换单元。

4.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述电子发票子单元包括第一接收单元、第二接收单元、第一统计单元和第二统计单元,所述第一接收单元用于接收电子发票的报销支出清单;所述第二接收单元用于接收纸质发票的报销支出清单;所述第一统计单元用于对所述报销支出清单进行分类统计;所述第二统计单元用于对所述纸质发票的报销支出清单进行分类统计。

5.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述考试题库系统包括自动生成模块、在线答题模块、智能阅卷模块,所述自动生成模块用于自动生成考试的题目,所述在线答题模块用于辅助学生在线答题,所述智能阅卷模块用于辅助教师对所述在线答题模块答复的题目进行在线阅卷。

6.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述录音视频子单元连接有数据存储单元,所述数据存储单元用于存储所述录音视频子单元产生的多媒体文件,所述数据存储单元连接有数据安全管理模块,所述数据安全管理模块用于对所述录音视频子单元存储的多媒体文件进行加密以及防窃取。

7.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述积分会员模块包括会员办理模块,所述会员办理模块用于登记并记录会员信息,所述会员办理模块连接有积累累计模块,所述积分累计模块根据累计的积分信息进行汇总计算。

8.根据权利要求1所述的一种基于数据挖掘技术的职业教育教学云平台系统,其特征在于:所述实时纠错子单元通过无线通讯方式连接有用户客户端,所述实时纠错子单元将纠错信息特殊标识并将信息发送至所述用户客户端,所述用户客户端连接有语音播报子模块。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于无锡艾睿哲信息科技有限公司,未经无锡艾睿哲信息科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202111541923.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top