[发明专利]基于人工智能和大数据的教育优化发展系统

权利要求书

1.基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，包括用户登录注册模块、信息验证模块、测评模块、数据收集模块、总评估模块和服务器，其特征在于：用户通过用户登录注册模块输入个人真实信息，进行账号注册，账号注册成功后，进入信息验证模块，信息验证模块用于验证是否为本人操作，信息验证成功后，用户进入到测评模块对教师水平进行评估，测评模块包括自测模块、授课水平评估模块和他评模块，测评模块把得到的数据传输给数据收集模块，数据收集模块把接收的信息传输给总评估模块，总评估模块计算教师的最终评价值，并把计算结果上传至服务器，用户在移动终端上查看教师的职业水平评估结果。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述自测模块包括选择模块、试题输入模块、数据库模块、试题抓取模块一、临时存储池、试题抓取模块二、答题模块和数据传输模块。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述自测模块的工作流程为：工作人员把各科试题通过试题输入模块录入数据库模块内，试题存储在数据库模块内，用户进入到自测模块时，通过选择模块选择需要自测的科目，试题抓取模块一根据用户需要测试的科目从数据库模块内抓取相应科目的试题，并把抓取的试题放在临时存储池内，试题抓取模块二从临时存储池内抓取试题放在答题模块内，答题模块内自动生成试卷，用户在答题模块内进行答题，答题模块把得到的分数上传至数据传输模块，数据传输模块把数据传输至子评估模块三，答题分数出来后，试题抓取模块二把答题模块内的试题放回临时存储池内，用户取消登录后，试题抓取模块一把临时存储池内的试题重新放回数据库模块内。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述子评估模块三，用于计算用户在登录过程中得到的分数的平均值。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述授课水平评估模块包括授课视频传输模块、视频存储模块、视频展示模块和子评估模块二。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述授课水平评估模块的工作流程为：教师用户把授课视频通过授课视频传输模块上传至视频存储模块内，视频展示模块展示用户上传的视频，子评估模块二记录用户对教师授课视频的评分，计算每个视频得到的评分的平均值，再计算教师用户上传的所有视频评分的平均值。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述他评模块包括测评组人员评估模块、同校教师评估模块、学生评估模块和子评估模块一。

8.根据权利要求7所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述他评模块的工作流程为：用户登录系统后，根据自身的身份进入到测评组人员评估模块、同校教师评估模块或学生评估模块内对其选择的教师进行评价，评价的结果被子评估模块一收集，子评估模块一根据公式：他评模块分数＝测评组人员评估模块分数值*45％+同校教师评估模块分数值*25％+学生评估模块分数值*30％。

9.根据权利要求8所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述学生评估模块包括正授课学生评估模块和已毕业学生评估模块，学生评估模块分数值计算方法为正授课学生评价分数值*50％+已毕业学生评价分数值*50％。

10.根据权利要求3所述的基于人工智能和大数据的教育优化发展系统，其特征在于：所述自测模块，还包括：调整模块以及实时监测模块；

所述实时监测模块，用于对选择模块、试题输入模块、数据库模块、试题抓取模块一、试题抓取模块二、答题模块的执行过程进行实时监测，获取操作流程信息，且所述操作流程信息中包括与模块一一对应的操作项目；

从所述操作流程信息中获取上级模块的上级执行信息以及下级模块的下级执行信息，同时，获取所述上级模块与所述下级模块之间的衔接信息；

基于所述衔接信息，对所述上级执行信息与下级执行信息进行双向反馈验证，当验证合格时，判定对应上级模块和下级模块正常运行；

否则，筛选不正常模块，对所述不正常模块的模块执行属性进行确定，并对不正常模块进行划分，确定不同划分块中的模块基于操作流程的参与程度，根据参与程度以及划分结果，对不同的划分块进行优先排序；

对优先级最高的划分块的执行过程进行调取，并根据调取结果确定异类参数，并根据所述异类参数确定第一障碍事件，同时，获取对应执行过程的执行结果，并与对应的正常结果进行比对分析，确定第二障碍事件；

根据所述第一障碍事件以及第二障碍事件，确定对应划分块对自测的第一影响，同时，根据操作流程，确定每个不正常模块与对应的相邻模块，两者之间对自测的第二影响；

根据所有第一影响，建立第一向量，根据所有第二影响，建立第二向量；

所述调整模块，用于将所述第一向量以及第二向量，输入到试卷影响模型中进行分析，得到待调整参数，并调取对应的调整题目，来对试卷内容进行调整。