[发明专利]作业到考试全方位学生学情跟踪平台在审

专利信息
申请号: 202210186408.7 申请日: 2022-02-28
公开(公告)号: CN114581269A 公开(公告)日: 2022-06-03
发明(设计)人: 成硕;郭丞文;于丁 申请(专利权)人: 深圳懂你教育科技有限公司
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G06F16/36;G09B5/00;G09B5/12
代理公司: 北京冠和权律师事务所 11399 代理人: 田春龙
地址: 518000 广东省深圳市南山区西丽街*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 作业 考试 全方位 学生 跟踪 平台
【说明书】:

发明提供了一种从作业到考试全方位学生学情跟踪平台,包括:学情数据采集模块,用于采集目标学生的学情数据,并将所述学情数据存储至数据库中;学情数据分析模块,用于基于所述目标学生的学情数据,对所述目标学生当前学习情况进行学情分析;学情数据应用模块,用于根据学情分析结果,为所述目标学生制定学习计划。本发明通过采集学生所有学情数据,实现学生学情画像、知识点跟踪、错题再练、个性化自学,最终为学生的自主学习指明方向。

技术领域

本发明涉及智能技术领域领域,特别涉及一种从作业到考试全方位学生学情跟踪平台。

背景技术

随着精准教学的逐步推进,学生学习数据的搜集、跟踪、分析成了大家的共识,以往的数据平台跟踪相对比较简单,各个环节之间相互脱离,未能成系统成规模的搜集学生数据:如阅卷产品只收集了学生考试数据,并因为各类考试组织方不同,数据散落在不同的系统中;如作业产品单纯的只是完成了学生作业数据的采集,未能对学生的作业数据进行精细化分解,无法达到精准教学的目的;基于当前现状,确定当前项目的目标为:从作业到考试全方位学生学情跟踪,采集学生从日常作业、晚测、单元质检、期中期末大考、月考、模拟考、自我练习的所有学情数据,实现学生学情画像、知识点跟踪、错题再练、个性化自学,最终为学生的自主学习指明方向,针对性的联系,针对性的提高。

发明内容

本发明提供一种从作业到考试全方位学生学情跟踪平台,用以采集学生所有学情数据,实现学生学情画像、知识点跟踪、错题再练、个性化自学,最终为学生的自主学习指明方向。

本发明提供一种从作业到考试全方位学生学情跟踪平台,包括:

学情数据采集模块,用于采集目标学生的学情数据,并将所述学情数据存储至数据库中;

学情数据分析模块,用于基于所述目标学生的学情数据,对所述目标学生当前学习情况进行学情分析;

学情数据应用模块,用于根据学情分析结果,为所述目标学生制定学习计划。

优选的,所述学情数据采集模,包括:

日常作业数据采集单元,用于根据目标学生提交的作业图像,基于自动识别系统对日常作业进行批改并记录对应的作业学情数据;

随堂测试数据采集单元,用于接收全部目标学生的答题卡,进行批量扫描,基于自动识别系统完成题目分类,快速批改所述答题卡,并记录教学随堂测试学情数据;

大型考试数据采集单元,用于导入目标学生的大型考试数据,实现目标学生的大型考试学情数据采集;

自主学习结果采集单元,用于采集目标学生的课后自主学习数据。

优选的,所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台,基于自动识别系统对日常作业和答题卡的批改过程中,所述自动识别系统会根据参考答案对客观题进行自动批改,将主观题发送至对应的老师进行网阅批改。

优选的,所述的一种作业到考试全方位学生学情跟踪平台,所述答题卡由老师应用系统自动生成。

优选的,所述学情数据分析模块,包括:

学科优劣势分析单元,用于根据目标学生的对应学情数据,获得各科的分数、相对排名,分析所述目标学生各科的优劣势;

学情跟踪单元,用于基于所述目标学生对应的学情数据,根据时间轴获得所述目标学生学习态度升降情况;

知识掌握分析单元,用于定位所述目标学生的知识点薄弱处,同时,根据历年中高考真实数据,生成中高考知识图谱,确定所述目标学生的弱项、遗漏项、满足项。

优选的,所述学情数据应用模块,包括:

选科单元,用于根据学科优劣势分析单元的第一分析结果以及大数据选科结果,为目标学生推荐最佳选科组合;

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深圳懂你教育科技有限公司,未经深圳懂你教育科技有限公司许可,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/202210186408.7/2.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