一种基于大数据的学习成绩分析系统及方法与流程

1.本发明涉及网络教学技术领域，具体是一种基于大数据的学习成绩分析系统及方法。


背景技术：

2.随着大数据时代的来临，高职院校也在不断产生学生的相关数据经经初步形成了校园大数据的生态环境。高职院校面临如何高效管理学生的数据，挖掘其中潜在的价值和规律，提高学校的管理效率，更好地为学生提供服务等急需解决的问题；
3.高校学生在新学期的开学时最头痛的莫过于选课，很多学生对选修课程缺乏了解，没有一个有效的参考标准，往往盲目选课或是花费大量时间，效率低下，且各个选修课程均有限定人数，很多学生即使报名也选不上；同时现有的学习预警系统大部分是基于“事后处理”的，针对成已经经不及格或不能毕业的学生进行警告，存在不能及时了解学生的状态，对学生的学业情况进行预警，对学生可能存在的学业困境进行告诫和制止，从而有利于高职院校提升教学管理质量和管理效率等问题，为此，本发明提出一种基于大数据的学习成绩分析系统及方法。


技术实现要素：

4.本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出一种基于大数据的学习成绩分析系统及方法。
5.为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出一种基于大数据的学习成绩分析系统，包括选修采集模块、课程优化模块、控制器、课程训练模块以及训练分析模块；
6.所述选修采集模块用于采集预设时间内各个选修课程每个学期的选修信息，并将采集的选修信息分享至课程分析模块；
7.所述课程分析模块用于对接收到的选修信息进行综合分析，得到各个选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列，并将报名吸引系数序列和教学系数序列打上时间戳存储至数据库；
8.所述课程优化模块与数据库相连接，用于根据数据库中存储的带有时间戳的报名吸引系数序列和教学系数序列对选修课程进行评估，得到选修课程的学习优化序列；所述课程优化模块用于将选修课程的学习优化序列经控制器发送至课程展示模块，为学生选择选修课程提供参考；
9.所述课程训练模块用于学生课后进行模拟题训练，并记录训练信息；所述训练信息包括训练课程和对应的训练成绩；所述训练分析模块用于获取学生的训练信息并进行学业状态分析，计算得到学生对该课程的训优系数kp；判断是否需要对学生进行课外辅导。
10.进一步地，报名吸引系数序列的具体分析过程为：
11.针对任意一个选修课程，获取预设时间内对应选修课程的选修信息；所述选修信息包括报名人数、课程限定人数以及每个学生的期末考试得分；
12.将每个学期的报名人数标记为ri，将对应的课程限定人数标记为xi；利用公式zbi＝ri/xi计算得到报名占比zbi；其中i表示第i个学期；
13.统计zbi大于占比阈值的次数为c1；当zbi大于占比阈值时，获取zbi与占比阈值的差值并求和得到占比超值ch1，利用公式cx＝c1
×
g3+ch1
×
g4计算得到对应选修课程的报名吸引系数cx，其中g3、g4为系数因子；将所有选修课程的报名吸引系数cx进行统合得到报名吸引系数序列。
14.进一步地，其中，教学系数序列的具体分析过程为：
15.获取选修信息中每个学生的期末考试得分，计算得到对应选修课程的教学评分nci；统计nci大于评分阈值的次数为c2；当nci大于评分阈值时，获取nci与评分阈值的差值并求和得到评分超值ch2；利用公式jx＝c2
×
g1+ch2
×
g2计算得到对应选修课程的教学系数jx，其中g1、g2为系数因子；将所有选修课程的教学系数jx进行统合得到教学系数序列。
16.进一步地，其中，教学评分nci的具体计算过程为：
17.将考试得分分为0-60分、60-70分、70-80分、80-90分和90-100分五个档次，并依次每个档次内存在的学生人数标记为h1i、h2i、h3i、h4i和h5i；利用公式nci＝h1i
×
a1+h2i
×
a2+h3i
×
a3+h4i
×
a4+h5i
×
a5计算得到对应选修课程的教学评分nci；其中a1、a2、a3、a4、a5为修正因子。
18.进一步地，所述课程优化模块的具体评估过程为：
19.获取选修课程当期的课程限定人数并标记为xt；根据选修课程名称自动从报名吸引系数序列和教学系数序列中调取该选修课程离当前时刻最近的报名吸引系数和教学系数，并依次标记为cxt和jxt；
20.利用公式xy＝(xt
×
r1+jxt
×
r2)/(cxt
×
r3)计算得到对应选修课程的学习优化系数xy，其中r1、r2、r3为系数因子；根据学习优化系数xy大小对选修课程进行排序，得到选修课程的学习优化序列。
21.进一步地，所述训练分析模块的具体分析步骤为：
22.针对同一训练课程，获取学生每次训练的训练成绩，并标记为bm；若bm≥考核阈值，则反馈训优信号至训练分析模块；其中m表示第m次训练；
23.根据训优信号的出现情况对训优系数kp进行评估；若kp小于训优阈值，则表示学生对该课程的学业状态不佳，生成课程辅助信号；
24.所述训练分析模块用于将课程辅助信号反馈至控制器；所述控制器接收到课程辅助信号后安排教师针对该课程对学生进行课外辅导。
25.进一步地，其中，训优系数kp的具体评估过程为：
26.统计训优信号的出现次数为p1，截取相邻训优信号之间的时间段为训优缓冲时段；统计每个训优缓冲时段内的训练次数为训优缓冲频次lx；
27.统计lx大于缓冲频次阈值的次数为p2；当lx大于缓冲频次阈值时，获取lx与缓冲频次阈值的差值并求和得到超缓值ch3，利用公式cs＝p2
×
r4+ch3
×
r5计算得到超缓系数cs，其中r4、r5为系数因子；利用公式计算得到学生对该课程的训优系数kp，其中r6、r7为系数因子。
28.进一步地，一种基于大数据的学习成绩分析方法，包括如下步骤：
29.步骤一：通过选修采集模块采集预设时间内各个选修课程每个学期的选修信息，并将采集的选修信息分享至课程分析模块；
30.步骤二：通过课程分析模块对接收到的选修信息进行综合分析，得到各个选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列；
31.步骤三：通过课程优化模块根据各个选修课程的报名吸引系数序列、教学系数序列以及课程限定人数对选修课程进行评估，得到选修课程的学习优化序列，为学生选择选修课程提供参考；
32.步骤四：学生通过课程训练模块在课后进行模拟题训练，并记录训练信息；通过训练分析模块获取学生的训练信息并进行学业状态分析，计算得到学生对该课程的训优系数kp，判断是否需要对学生进行课外辅导。
33.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
34.1、本发明中所述课程分析模块用于对接收到的选修信息进行综合分析，得到各个选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列；所述课程优化模块用于根据报名吸引系数序列和教学系数序列对选修课程进行评估，得到选修课程的学习优化序列并将选修课程的学习优化序列经控制器发送至课程展示模块，为学生选择选修课程提供参考，避免学生盲目选课，提高选修课程的报名成功率，实现选修课程的有效推荐；
35.2、本发明中所述课程训练模块用于学生课后进行模拟题训练，并记录训练信息；所述训练分析模块用于获取学生的训练信息并进行学业状态分析；针对同一训练课程，获取学生每次训练的训练成绩，若训练成绩≥考核阈值，则反馈训优信号至训练分析模块；根据训优信号的出现情况计算得到训优系数kp；若kp小于训优阈值，则表示学生对该课程的学业状态不佳，生成课程辅助信号；所述控制器接收到课程辅助信号后安排教师针对该课程对学生进行课外辅导，提前进行干预，对学生可能存在的学业困境进行告诫和制止，为学生的健康发展提供正确引导，避免学生偏科。
附图说明
36.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
37.图1为本发明一种基于大数据的学习成绩分析系统的系统框图。
38.图2为本发明一种基于大数据的学习成绩分析方法的原理框图。
具体实施方式
39.下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
40.如图1至图2所示，一种基于大数据的学习成绩分析系统，包括选修采集模块、课程分析模块、课程优化模块、数据库、控制器、课程展示模块、课程训练模块以及训练分析模
块；
41.选修采集模块用于采集预设时间内各个选修课程每个学期的选修信息，并将采集的选修信息分享至课程分析模块，其中选修信息包括报名人数、课程限定人数以及每个学生的期末考试得分；
42.课程分析模块用于对接收到的选修信息进行综合分析，得到各个选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列；具体分析步骤为：
43.针对任意一个选修课程，获取预设时间内对应选修课程每个学期的选修信息；将每个学期的报名人数标记为ri，将对应的课程限定人数标记为xi；利用公式zbi＝ri/xi计算得到报名占比zbi；其中i表示第i个学期；
44.将报名占比zbi与占比阈值相比较；统计zbi大于占比阈值的次数为c1；当zbi大于占比阈值时，获取zbi与占比阈值的差值并求和得到占比超值ch1，利用公式cx＝c1
×
g3+ch1
×
g4计算得到对应选修课程的报名吸引系数cx，其中g3、g4为系数因子；将所有选修课程的报名吸引系数cx进行统合得到报名吸引系数序列；
45.获取选修信息中每个学生的期末考试得分；将考试得分分为0-60分、60-70分、70-80分、80-90分和90-100分五个档次，并依次将上述考试得分档次内存在的学生人数标记为h1i、h2i、h3i、h4i和h5i；利用公式nci＝h1i
×
a1+h2i
×
a2+h3i
×
a3+h4i
×
a4+h5i
×
a5计算得到对应选修课程的教学评分nci；其中a1、a2、a3、a4、a5为修正因子，且a1＜a2＜a3＜a4＜a5；
46.将教学评分nci与评分阈值相比较；统计nci大于评分阈值的次数为c2；当nci大于评分阈值时，获取nci与评分阈值的差值并求和得到评分超值ch2，利用公式jx＝c2
×
g1+ch2
×
g2计算得到对应选修课程的教学系数jx，其中g1、g2为系数因子；将所有选修课程的教学系数jx进行统合得到教学系数序列；
47.课程分析模块用于将选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列打上时间戳并存储至数据库；
48.课程优化模块与数据库相连接，用于根据数据库中存储的带有时间戳的报名吸引系数序列和教学系数序列对选修课程进行评估，得到选修课程的学习优化序列，具体评估过程为：
49.获取选修课程当期的课程限定人数并标记为xt；
50.根据选修课程名称自动从报名吸引系数序列和教学系数序列中调取该选修课程离当前时刻最近的报名吸引系数和教学系数，并依次标记为cxt和jxt；利用公式xy＝(xt
×
r1+jxt
×
r2)/(cxt
×
r3)计算得到对应选修课程的学习优化系数xy，其中r1、r2、r3为系数因子；
51.根据学习优化系数xy大小对选修课程进行排序，得到选修课程的学习优化序列；课程优化模块用于将选修课程的学习优化序列经控制器发送至课程展示模块，为学生选择选修课程提供参考，避免学生盲目选课，提高选修课程的报名成功率，实现选修课程的有效推荐；
52.课程训练模块用于学生课后进行模拟题训练，并记录训练信息；训练信息包括训练课程和对应的训练成绩；
53.训练分析模块与课程训练模块相连接，用于获取学生的训练信息并进行学业状态
分析，判断是否需要对学生进行课外辅导；具体分析步骤为：
54.针对同一训练课程，获取学生每次训练的训练成绩，依次标记为b1、b2、b3、
…
、bn；其中n表示第n次训练；获取对应训练课程的考核阈值；若bm≥考核阈值，则反馈训优信号至训练分析模块；
55.统计训优信号的出现次数为p1，截取相邻训优信号之间的时间段为训优缓冲时段；统计每个训优缓冲时段内的训练次数为训优缓冲频次lx；
56.将训优缓冲频次lx与缓冲频次阈值相比较；统计lx大于缓冲频次阈值的次数为p2，当lx大于缓冲频次阈值时，获取lx与缓冲频次阈值的差值并求和得到超缓值ch3，利用公式cs＝p2
×
r4+ch3
×
r5计算得到超缓系数cs，其中r4、r5为系数因子；
57.利用公式计算得到学生对该课程的训优系数kp，其中r6、r7为系数因子；将训优系数kp与训优阈值相比较；若kp小于训优阈值，则表示学生对该课程的学业状态不佳，生成课程辅助信号；
58.训练分析模块用于将课程辅助信号和对应课程反馈至控制器；控制器接收到课程辅助信号后安排教师针对该课程对学生进行课外辅导，提前进行干预，对学生可能存在的学业困境进行告诫和制止，为学生的健康发展提供正确引导，避免学生偏科；
59.一种基于大数据的学习成绩分析方法，应用于上述一种基于大数据的学习成绩分析系统，包括如下步骤：
60.步骤一：通过选修采集模块采集预设时间内各个选修课程每个学期的选修信息，并将采集的选修信息分享至课程分析模块；
61.步骤二：通过课程分析模块对接收到的选修信息进行综合分析，得到各个选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列；
62.步骤三：通过课程优化模块根据各个选修课程的报名吸引系数序列、教学系数序列以及课程限定人数对选修课程进行评估，得到选修课程的学习优化序列，为学生选择选修课程提供参考；
63.步骤四：学生通过课程训练模块在课后进行模拟题训练，并记录训练信息；通过训练分析模块获取学生的训练信息并进行学业状态分析，计算得到学生对该课程的训优系数kp，判断是否需要对学生进行课外辅导；提前进行干预，为学生的健康发展提供正确引导。
64.上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
65.本发明的工作原理：
66.一种基于大数据的学习成绩分析系统及方法，在工作时，选修采集模块用于采集预设时间内各个选修课程每个学期的选修信息，并将采集的选修信息分享至课程分析模块，课程分析模块用于对接收到的选修信息进行综合分析，得到各个选修课程的报名吸引系数序列和教学系数序列；课程优化模块用于根据报名吸引系数序列和教学系数序列对选修课程进行评估，得到选修课程的学习优化序列并将选修课程的学习优化序列经控制器发送至课程展示模块，为学生选择选修课程提供参考，避免学生盲目选课，提高选修课程的报名成功率，实现选修课程的有效推荐；
67.课程训练模块用于学生课后进行模拟题训练，并记录训练信息；训练分析模块用于获取学生的训练信息并进行学业状态分析；针对同一训练课程，获取学生每次训练的训练成绩，若训练成绩≥考核阈值，则反馈训优信号至训练分析模块；根据训优信号的出现情况计算得到训优系数kp；若kp小于训优阈值，则表示学生对该课程的学业状态不佳，生成课程辅助信号；控制器接收到课程辅助信号后安排教师针对该课程对学生进行课外辅导，提前进行干预，对学生可能存在的学业困境进行告诫和制止，为学生的健康发展提供正确引导，避免学生偏科。
68.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
69.以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。