[发明专利]一种基于大数据的计算机多媒体管理系统及方法在审

专利信息
申请号: 202310241387.9 申请日: 2023-03-14
公开(公告)号: CN116186564A 公开(公告)日: 2023-05-30
发明(设计)人: 杨晓霞 申请(专利权)人: 吕梁高级技工学校
主分类号: G06F18/23 分类号: G06F18/23;G09B5/14;G06F18/214;G06Q50/20
代理公司: 北京华际知识产权代理有限公司 11676 代理人: 杨睿
地址: 033000 山西*** 国省代码: 山西;14
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 计算机 多媒体 管理 系统 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于大数据的计算机多媒体管理系统及方法,属于多媒体教学技术领域。本发明包括多媒体监测模块、数据调用模块、模拟验证模块、教学评价模块、端口预警模块;所述多媒体监测模块的输出端与所述数据调用模块、教学评价模块的输入端相连接;所述数据调用模块的输出端与所述模拟验证模块的输入端相连接;所述模拟验证模块的输出端与所述教学评价模块的输入端相连接;所述教学评价模块的输出端与所述端口预警模块的输入端相连接。本发明能够解决目前在多媒体教学中存在的问题,提高合作学习中的监管与辅助,加强教师教学效果,提升计算机多媒体课堂的数字化与智能化水平,满足关于建设高质量教育体系的要求,推进教育数字化战略。

技术领域

本发明涉及多媒体教学技术领域,具体为一种基于大数据的计算机多媒体管理系统及方法。

背景技术

小组合作学习是世界上许多国家普遍采用的一种富有创意的教学理论与方略。由于其实效显著,被人们誉为近十几年最重要和最成功的教学改革。各国的小组合作学习在其具体形式和名称上不甚一致。如欧美国家叫“合作学习”,在苏联叫“合作教育学”。综合来看,小组合作学习就是以合作学习小组为基本形式,系统利用教学中动态因素之间的互动,促进学生的学习,以团体的成绩为评价标准,共同达成教学目标的教学组织形式。

然而在目前的实践应用中,小组合作学习存在大量的不足之处,例如小组合作学习本身是为了加强学生之间合作交流,达到互有分工、互相合作的目的,然而由于小组合作学习最终呈现的是小组合作成就,从而导致有部分学生在小组中“划水”、“偷懒”等情况屡见不鲜;又例如部分学生因性格问题,缺乏对小组合作的兴趣,缺乏参与感等;而教学端口,往往无法发现这样的问题,导致小组合作学习无法达成理想中的效果。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的计算机多媒体管理系统及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:一种基于大数据的计算机多媒体管理方法,该方法包括以下步骤:

S1、构建计算机多媒体课堂监测设备平台,实时获取计算机多媒体课堂传输数据;

S2、获取计算机多媒体课堂下的历史传输数据,基于每一组计算机多媒体课堂下的历史传输数据对应的教师问询结果,构建多媒体课堂教学组合验证模型;

S3、将实时获取的计算机多媒体课堂传输数据输入至多媒体课堂教学组合验证模型,评价当前多媒体课堂教学组合的实时状态,输出教学组合下每个学生的评价值;

S4、根据步骤S2的历史传输数据和教师问询结果,设定评价阈值,若任一个学生的评价值超出评价阈值,输出预警信息至教师端口。

根据上述技术方案,在步骤S2中,获取计算机多媒体课堂下的历史传输数据;

以计算机多媒体课堂下的学生动作数据作为指标动作,以计算机多媒体课堂下的历史传输数据对应的教师问询结果作为评价向量;

在历史传输数据中进行数据处理过滤,所述数据处理过滤包括选取N组测试数据,每一组测试数据满足存在同一学生的A组指标动作和对应的教师评价向量相同;

从N组测试数据中随机选取K个数据作为测试样本聚类中心,其中1K≤N;

计算每一组测试数据与每一个测试样本聚类中心的匹配适应值,并将每一组测试数据分配到匹配适应值最小值对应的测试样本聚类中心中,所述匹配适应值包括:

其中,I代表匹配适应值;m代表任一组指标动作;xi代表任一组指标动作的第i特征;yi代表测试样本聚类中心的任一组指标动作的第i特征;xi、yi均为数据处理过的归一化值;n代表指标动作的特征总数量;代表第m组下的取值;

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吕梁高级技工学校,未经吕梁高级技工学校许可,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/202310241387.9/2.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