基于用户空间的个性化教学数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于用户空间的个性化教学数据分析方法及系统，所述方法通过教师端数据分析系统及管理端数据分析系统实现，所述多类型用户空间个性化教学服务平台包括用户终端、网络设备、教师端设备及管理设备；通过教师端数据分析系统对教师所授的每门课程进行分析，通过管理端数据分析系统对个性化教学服务平台整体课程和教学情况进行分析，从而有利于改进教学系统提高学习效果。

【技术实现步骤摘要】
基于用户空间的个性化教学数据分析方法及系统
本专利技术涉及一种用户空间教学数据分析方法和系统，有效利用在个性化在线互动教学服务平台的数据，通过用户空间数据分析，改进教学系统提高学习效果。
技术介绍
在线教育的蓬勃发展给教育的变革带来了全新的视角和多元的渠道，用户空间作为个性化在线互动教学服务平台存储着大量有关学习者的数据，如个人基本信息、登录信息、在线时长、某个活动的参与情况、与在线资源和/或同学之间的互动情况、学业成绩等等，如何将这些数据有效的利用起来，并从这些数据中挖掘出改进教学系统提高学习效果的信息，是目前网络计算机技术应用于在线教育中急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是如何利用个性化在线互动教学服务平台的数据，实现用户空间数据分析。本专利技术的技术方案如下：一种基于用户空间的个性化教学数据分析方法，所述方法通过教师端数据分析系统及管理端数据分析系统实现，所述用户空间的个性化教学服务平台包括用户终端、网络设备、教师端设备及管理设备；其中通过教师端数据分析系统对教师所授的每门课程进行分析，具体包括以下步骤：1-1)基于对获取数据的分析，获取课程健康度，其中通过雷达图将数据分五个维度：选课规模、教师参与度、学生参与度、学习完成率、人均学习时长，来分析整门课程在平台整体同期课程中的健康程度；1-2)通过对学习时间段分布、总学习时长以及平均学习时长的分析，获取学生活跃度；1-3)分析教学活动总用时、教学活动点击次数与学习人数、教学活动与学习时长，获得学习行为轨迹；1-4)对特定时间段在PC端和/或移动端学习的人数、时长、平均时长进行统计，获取不同类型终端的登录人次情况；1-5)计算课程资源的学习完成情况；1-6)执行学习过程分析步骤，具体包括对不同资源类型的学习数据进行多种维度分析，挖掘学生在具体资源上的学习表现和学习质量；通过管理端数据分析系统对个性化在线互动教学服务平台整体课程和教学情况进行分析，具体包括以下步骤：2-1)分析在线互动教学平台固定时间段的实时在线人数以及学生的活跃度；2-2)执行课程分析，对所有课程的健康度、资源分布、完成情况及成绩情况进行统计分析；2-3)执行资源学习情况分析，具体包括对资源总体学习情况、以及不同资源类型进行全平台统计分析；2-4)执行静态资源学习情况及动态资源学习情况分析；2-5)执行学习行为轨迹分析；2-6)执行教师工作量分析。还提供一种实现上述方法的用户空间数据分析系统，所述用户空间数据分析系统包括教师端数据分析系统及管理端数据分析系统；所述教师端数据分析系统用于针对教师所授的每门课程进行分析；所述管理端数据分析系统用于对在线互动教学平台整体课程和教学情况进行分析。以及提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储着程序代码，所述程序代码能够被处理器执行，用于实现上述所述的方法。本专利技术通过结合用户知识模型、领域模型、学习系统组件分析和教学策略分析、趋势分析等模型，基于在线教学平台，对现有的在线互动教学平台包括的用户终端、网络设备、教师端设备及管理设备进行改进，在平台系统中增加了教师端数据分析系统及管理端数据分析系统，从教与学、资源、终端等多个维度对授课者和学习者在教学过程中产生的行为数据进行采集并分析，为教学者掌握教学情况，改进教学方法，进行精准教学提供有力的支持；为管理者进行教学管理、研究教学规律等提供有力的依据。附图说明图1是本专利技术的用户空间数据分析系统结构图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术所述一种基于在线互动教学平台的用户空间个性化教学数据分析方法和系统具体实施方式如下：一种基于个性化在线互动教学服务平台的用户空间个性化教学数据分析方法，所述方法通过教师端数据分析系统及管理端数据分析系统实现，所述在线互动教学平台包括用户终端、网络设备、教师端设备及管理设备；其中通过教师端数据分析系统对教师所授的每门课程进行分析，具体包括以下步骤：1-1)基于对获取数据的分析，获取课程健康度，其中通过雷达图将数据分五个维度：选课规模、教师参与度、学生参与度、学习完成率、人均学习时长，来分析整门课程在平台整体同期课程中的健康程度；1-2)通过对学习时间段分布、总学习时长以及平均学习时长的分析，获取学生活跃度；1-3)分析教学活动总用时、教学活动点击次数与学习人数、教学活动与学习时长，获得学习行为轨迹；1-4)对特定时间段在PC端和/或移动端学习的人数、时长、平均时长进行统计，获取不同类型终端的登录人次情况；1-5)计算课程资源的学习完成情况；1-6)执行学习过程分析步骤，具体包括对不同资源类型的学习数据进行多种维度分析，挖掘学生在具体资源上的学习表现和学习质量；通过管理端数据分析系统对在线互动教学平台整体课程和教学情况进行分析，具体包括以下步骤：2-1)分析在线互动教学平台固定时间段的实时在线人数以及学生的活跃度；2-2)执行课程分析，对所有课程的健康度、资源分布、完成情况及成绩情况进行统计分析；2-3)执行资源学习情况分析，具体包括对资源总体学习情况、以及不同资源类型进行全平台统计分析；2-4)执行静态资源学习情况及动态资源学习情况分析；2-5)执行学习行为轨迹分析；2-6)执行教师工作量分析。所述通过教师端数据分析系统针对教师所授的每门课程进行分析，还包括步骤：1-7)对视频学习情况、图文学习情况、作业学习情况、自测学习情况、主题讨论学习情况、答疑情况以及笔记情况进行学习过程分析。其中，所述教师端数据分析系统及管理端数据分析系统采用B/S系统架构模式，采用SpringSecurityOauth2作为安全认证框架；系统日志收集使用Flume，系统日志传输使用Kakfa，日志的存储使用Hadoop的分布式文件系统HDFS。所述多种维度分析包括成分关系、项类关系、时序关系、频率关系以及相关性关系分析等。所述不同资源类型包括视频、图文、文档、电子课件、作业、自测、主题讨论、提问、笔记等。所述教师端数据分析系统及管理端数据分析系统的日志埋码提供两种方式：客户端埋码和服务端埋码。所述用户空间个性化教学数据分析方法中根据数据之间表现出的关系提供相对应的展现图表，如成分关系、项类关系、时序关系、频率关系和相关性关系等。其中，所述步骤1-5)中，通过学习完成情况分析，在学习仪表盘中，能够观看所学课程内部每个资源的完成率以及每个学生针对于每个资源的完成情况，获取当前学生的学习进度。还提供一种用于实现上述方法的用户空间个性化教学数据分析系统，所述用户空间个性化教学数据分析系统包括教师端数据分析系统及管理端数据分析系统；所述教师端数据分析系统用于针对教师所授的每门课程进行分析；所述管理端数据分析系统用于对在线互动教学平台整体课程和教学情况进行分析。还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储着程序代码，所述程序代码能够被处理器执行，用于实现上述所述的方法。该专利技术所涉及的系统的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于用户空间的个性化教学数据分析方法，其特征在于，所述方法通过教师端数据分析系统及管理端数据分析系统实现，所述多类型用户空间个性化教学服务平台包括用户终端、网络设备、教师端设备及管理设备；其中通过教师端数据分析系统对教师所授的每门课程进行分析，具体包括以下步骤：1‑1)基于对获取数据的分析，获取课程健康度，其中通过雷达图将数据分为五个维度：选课规模、教师参与度、学生参与度、学习完成率、人均学习时长，以实现分析整门课程在在线互动教学平台整体同期课程中的健康程度；1‑2)通过对学习时间段分布、总学习时长以及平均学习时长的分析，获取学生活跃度；1‑3)分析教学活动总用时、教学活动点击次数与学习人数、教学活动与学习时长，获得学习行为轨迹；1‑4)对特定时间段在PC端和/或移动端学习的人数、时长、平均时长进行统计，获取不同类型终端的登录人次情况；1‑5)计算课程资源的学习完成情况；1‑6)执行学习过程分析步骤，具体包括对不同资源类型的学习数据进行多种维度分析，挖掘学生在具体资源上的学习表现和学习质量；通过管理端数据分析系统对在线互动教学平台整体课程和教学情况进行分析，具体包括以下步骤：2‑1)分析在线互动教学平台固定时间段的实时在线人数以及学生的活跃度；2‑2)执行课程分析，对所有课程的健康度、资源分布、完成情况及成绩情况进行统计分析；2‑3)执行资源学习情况分析，具体包括对资源总体学习情况、以及不同资源类型进行全平台统计分析；2‑4)执行静态资源学习情况及动态资源学习情况分析；2‑5)执行学习行为轨迹分析；2‑6)执行教师工作量分析。...

【技术特征摘要】
1.一种基于用户空间的个性化教学数据分析方法，其特征在于，所述方法通过教师端数据分析系统及管理端数据分析系统实现，所述多类型用户空间个性化教学服务平台包括用户终端、网络设备、教师端设备及管理设备；其中通过教师端数据分析系统对教师所授的每门课程进行分析，具体包括以下步骤：1-1)基于对获取数据的分析，获取课程健康度，其中通过雷达图将数据分为五个维度：选课规模、教师参与度、学生参与度、学习完成率、人均学习时长，以实现分析整门课程在在线互动教学平台整体同期课程中的健康程度；1-2)通过对学习时间段分布、总学习时长以及平均学习时长的分析，获取学生活跃度；1-3)分析教学活动总用时、教学活动点击次数与学习人数、教学活动与学习时长，获得学习行为轨迹；1-4)对特定时间段在PC端和/或移动端学习的人数、时长、平均时长进行统计，获取不同类型终端的登录人次情况；1-5)计算课程资源的学习完成情况；1-6)执行学习过程分析步骤，具体包括对不同资源类型的学习数据进行多种维度分析，挖掘学生在具体资源上的学习表现和学习质量；通过管理端数据分析系统对在线互动教学平台整体课程和教学情况进行分析，具体包括以下步骤：2-1)分析在线互动教学平台固定时间段的实时在线人数以及学生的活跃度；2-2)执行课程分析，对所有课程的健康度、资源分布、完成情况及成绩情况进行统计分析；2-3)执行资源学习情况分析，具体包括对资源总体学习情况、以及不同资源类型进行全平台统计分析；2-4)执行静态资源学习情况及动态资源学习情况分析；2-5)执行学习行为轨迹分析；2-6)执行教师工作量分析。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过教师端数据分析系统对教师所授的每门课程进行分析，还包括步骤：1-...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：北京网梯科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11