一种基于大数据的线上教学系统的制作方法

本发明涉及线上教学，具体为一种基于大数据的线上教学系统。

背景技术：

1、在当前的教育技术领域，线上教学已经取得了显著进展。这些系统利用大数据分析来优化教学内容和方法，提供丰富多样的学习材料和互动式学习环境。通过收集和分析大量的学习数据，这些系统旨在提高教学效率和学生学习成效。然而，尽管拥有庞大的数据资源，现有的系统在个性化教学方面仍面临挑战。它们通常不能充分利用收集到的数据来为不同学生制定个性化的学习计划，无法满足学生各自不同的学习需求和能力水平。

2、此外，现有的线上教学系统在帮助学生找到适合自己的学习资源方面也存在不足。学生在这些平台上经常难以快速准确地找到符合自己学习水平和兴趣的材料。系统推荐的内容往往不能精准匹配学生的个人学习路径和进度，导致学习资源的利用效率不高。因此，迫切需要一种能够提供更加精准个性化推荐的线上教学系统，以更好地满足学生的个性化学习需求，提高教育资源的使用效率。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于大数据的线上教学系统，解决了背景技术中的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于大数据的线上教学系统，包括：

3、信息采集模块，用于对每个学生的个人信息和学习信息进行采集，并将采集到的个人信息和学习信息发送到后续的数据分析模块，其中个人信息包括学生的姓名，性别，以及所属的年级；其中学习信息包括各个学科的兴趣爱好评分，学习风格和各个学科掌握程度；

4、数据分析模块，用于接收信息采集模块发送的每个学生的个人信息和学习信息，然后根据每个学生的个人信息和学习信息，制定每个学生的各个学科的任务目标，同时将产生的大量数据发送到数据整理模块；

5、数据整理模块，用于对数据分析模块产生大量的信息进行整理；

6、资源库模块，用于收集市面上的所有年级学科教学资源，并对这些资源通过预设定的预估模型进行难度分级，然后将预估出来的难度分级作为资源库中每个资源的固定属性，表示该资源的难易程度；

7、任务目标推送模块，用于获取到数据整理模块中的学生目标集合，然后根据学生目标集合在资源库模块中的获取到合适的学习资源推送相应的任务目标给学生平台；

8、学生平台，用于学生注册登录该系统，同时显示推送的教学视频资源。

9、优选的，所述信息采集模块中学习信息的具体获取方式为：

10、通过问卷调查收集到学生对各个学科真实的兴趣爱好评分和学习的风格；其中通过预设定的评估模型对学习的风格适应在各个学科的适应度进行评分，得到每个学科的学习风格适应度；

11、接着通过根据学生或老师上传的各科的考试成绩sai、作业成绩sbi、课堂参与度sci、教师反馈sdi和自我评价sei这5个方面通过公式得到各个学科的掌握程度t i：

12、t i＝(α1*sai+α2*sb i+α3*sc i+α4*sd i+α5*se i)

13、α1+α2+α3+α4+α5＝1

14、其中，i>0，代表不同的学科；α1、α2、α3、α4和α5为预设值，具体的由管理人员设定；

15、优选的，所述数据分析模块中制定每个学生的各个学科的任务目标的具体方式为：

16、s1：对学生信息进行参数化：学科的兴趣爱好评分(oi)：评分范围0-10；

17、学科的学习风格适应度(li)：评分范围0-10；

18、学科掌握程度(t i)；

19、学科重要性(wi)：范围0-10；

20、综合目标评分函数(g i)：综合以上因素：

21、g i＝(oi×p1+li×p2+mi×p3+wi×p4)×10

22、其中，p1+p2+p3+p4＝1，且p1、p2、p3和p4为预设值，具体的取值由工作人员设定；

23、s2：任务目标设定与区分：

24、根据g i分数设定目标，当g i在区间【g1,g2】内,设定更基础更注重基本技能和概念理解的科学目标内容，并通过预设的决策模型得到任务最终目标。

25、优选的，在步骤s2中：

26、当g i在区间【g2,g3】内，设定常规的具有一定挑战的科学目标内容，并通过预设的决策模型得到任务最终目标；

27、当g i在区【g3,g4】内，设定具有挑战性的科学目标内容，并通过预设的决策模型得到任务最终目标；

28、其中任务最终目标为学生在某学科的目标分数。

29、优选的，所述数据整理模块的整理方式为：

30、p1：对每个年级的学生集合为：stu＝{学生1,学生2,……,学生n}；

31、p2：对每位学生学习的学科集合表示为d＝{学科1,学科2,……,学科m}；

32、p3：g i分数和任务目标：对于每位学生，在每个学科中，都计算了一个g i分数，并为此分数设定了一个相应的任务最终目标，对其表示为一个元组(g i分数,任务最终目标)；

33、p4：学生的目标集合，对于每位学生，他们的目标集合表示为他们在每个学科中的g i分数和相应学习目标的集合,对于学生k(1≤k≤m)，其目标集合表示为{(g i分数_学科1,任务目标_学科1),(g i分数_学科2,任务目标_学科2),……,(g i分数_学科m,任务目标_学科m)}。

34、优选的，所有学生的目标集合：所有学生的目标集合就是每个学生的目标集合的汇总，用集合表示为{学生1的目标集合,学生2的目标集合,……,学生n的目标集合}。

35、优选的，所述任务目标推送模块获取到合适的学习资源的方式为：

36、as1：首先采集到输入参数：任务最终目标(q)：学生在某学科的目标分数，范围0-100；

37、兴趣(oi)：学生对该学科的兴趣评分，范围0-10；

38、学习风格(l)：学生的学习风格类型；

39、学科掌握程度(t i)；

40、as2：接着通过根据输入的参数进行匹配：

41、优选的，在步骤as2中具体的匹配过程如下：

42、as21：过滤步骤：根据学生的学习风格(l)和学科，首先从资源库模块中过滤出符合这两个条件的资源；

43、as22：打分步骤：对每个过滤出来的资源，根据兴趣(oi)和学科掌握程度(t i)打分,打分公式为：

44、资源得分＝α×oi+β×(100-∣t i-资源难度∣)

45、其中，α和β是权重参数，用于调整兴趣和难度适应度在资源选择中的重要性，具体参数由管理人员设定，资源难度是资源库中每个资源的固定属性，表示该资源的难易程度；

46、as23：排序和选择：根据上面的打分，对所有过滤出来的资源进行排序，选择得分最高的资源作为匹配结果，最后选出的最适合学生的学习资源。

47、与现有技术相比具备以下有益效果：

48、(1)本发明，通过收集和分析学生的个人信息和学习信息，包括学科兴趣、学习风格、掌握程度等，能够制定出针对每位学生的个性化学习计划。这种方法能够确保每位学生都能获得符合其个人需求和能力的学习目标，从而提高学习效率和成绩。

49、(2)本发明，系统还具有资源库模块和任务目标推送模块，这些模块能够根据学生的学习风格、兴趣和学科掌握程度，精准地匹配和推送适合每位学生的学习资源。这不仅增加了学生对学习材料的兴趣，还提高了学习资源的利用效率，从而促进了学生的整体学习进展。