基于大数据的线上高精度心理测评方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于线上的高精度心理测评系统，包括兴趣数据获取模块、能力数据获取模块、人格数据获取模块、存储模块以及处理模块。存储模块可以是云端存储器，处理模块可以是云端服务器，通过处理模块可以达到对各种能力进行分析，按照第一策略进行处理，生成测评结果。并且以上各个数据获取可以通过线上答题方式，可以统计答题时间、正确率等等。通过以上方式，可以达到对学生各种测评数据进行及时存储的目的，使得在对学生进行测评过程中，考虑的时间跨度比较长，维度更大。而且通过将学生的各个信息与数据库中的指标进行比较，使得测评结果更加的客观、准确。

Online high-precision psychological evaluation method and system based on big data

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的线上高精度心理测评方法及系统
本专利技术涉及心理测评领域，具体涉及一种基于大数据的线上高精度心理测评方法及系统。
技术介绍
新高考改革，不再分文理科，而转为进行六选三。学生面临选课的需求。但是实际情况是，大多数学生在选课的过程中缺乏经验与相关科学依据。在传统的方案中，大多是由学生的班主任或辅导老师，凭借自己对学生的主观了解，给学生提出建议。或者是任凭学生自己“盲选”。一些学校会采用考试的方式，通过学业成绩给学生提供一个选课依据。而学业成绩考试具有局限性，不能全面的考察学生的能力。例如甲学生在物理考试之前，根据考点内容进行了有针对性的复习，那么甲学生的物理成绩就会高。而乙学生由于生病，没能有效地进行复习，那么乙学生的物理成绩就低。但是这并不能证明，甲学生就比乙学生更擅长学习物理，或者说甲学生具备更高的学习物理的素质。并且在传统的测评中，大多是采用纸笔测验的方式。不仅耗时、费力、而且没办法达到准确测量的目的。或者是一些电子问卷，但大多是李克特量表式的自评问卷。(例如：在做题过的过程中你常常因为搞不清楚逻辑而无法推断出答案，你同意这个描述吗？请按照1非常不同意到5完全同意来打分。)这种传统的自评问卷，完全由作答者自己判定自己的能力，存在着不够客观的情况。所以，需要一种考察周期较长，具有多维度考察效果的测评系统。
技术实现思路
本专利技术提供一种基于大数据的线上高精度心理测评方法及系统，能够长时间的基于线上记录学生的相关成绩数据、能力数据，根据长时间的若干成绩数据和能力数据得到最后的测评结果，测评结果具有较高的准确性。一种基于线上的高精度心理测评方法，包括以下步骤：学生主动选择自己感兴趣的项目并进行存储生成兴趣数据，其中项目包括课程名称或运动名称中的任意一种或多种；获取学生的能力数据，其中能力数据包括学生的数学能力、语言能力、逻辑能力、空间能力、操作能力、核查能力与核心认知能力中的任意一种或多种；获取学生的人格数据，其中人格数据包括学生自评价信息和他人评价信息。将每个时刻获得的兴趣数据、能力数据以及人格数据进行标注并通过线上存储；响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出。进一步的，在所述获取学生的能力数据，其中能力数据包括学生的数学能力、语言能力、逻辑能力、空间能力、操作能力、核查能力与核心认知能力中的任意一种或多种的步骤中，还包括以下步骤：获取学生做数学试卷的答题数据，所述答题数据包括答题时间、答题正确率、答题分数以及答题速度；将所述答题数据进行存储；根据答题速度获取学生的答题习惯，按照考生的答题习惯对考生进行试题的切换。进一步的，所述数学能力包括速算能力；所述语言能力包括语言理解能力和文字记忆能力中的任意一种或多种；所述逻辑能力包括演绎推理能力、方程推理能力、因果推理能力、归纳推理能力以及类比推理能力中的任意一种或多种；所述空间能力包括立体直觉能力、平面直觉能力以及转换直觉能力中的任意一种或多种；所述操作能力包括相应操作题目的考察能力；所述核心认知能力包括记忆广度能力、注意力能力以及左右脑偏好能力中的任意一种或多种；所述核查能力包括图片观察能力、字符核查能力以及数符核查能力中的任意一种或多种。进一步的，在所述响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出的步骤中，还包括以下步骤：将任意一个学生Z数学能力中的速算能力为集合A(a1、a2、an)，其中an为学生Z第n次测试的速算成绩；学生Z的逻辑能力包括演绎推理能力、方程推理能力、因果推理能力、归纳推理能力以及类比推理能力中的任意一个为集合B(b1、b2、bn)，其中bn为学生Z第n次测试的逻辑能力；学生Z的语言能力包括语言理解能力和文字记忆能力中的任意一个为集合C(c1、c2、cn)，其中cn为学生Z第n次测试的语言能力；学生Z的空间能力包括立体直觉能力、平面直觉能力以及转换直觉能力中的任意一个为集合D(d1、d2、dn)，其中dn为学生Z第n次测试的空间能力；学生Z的操作能力包括的操作题目的考察能力，为集合E(e1、e2、en)，其中en为学生Z第n次考察的操作能力；学生Z的核查能力包括图片观察能力、字符核查能力以及数符核查能力中的任意一个为集合F(f1、f2、fn)，其中fn为学生Z第n次测试的核查能力；学生Z的核心认知能力包括记忆广度能力、注意力能力以及左右脑偏好能力中的任意一个为集合G(g1、g2、gn)，其中gn为学生Z第n次测试的核心认知能力；按照以下第一决策的公式进行计算，包括：其中，S为测评结果，O为速算能力的权重系数，P为逻辑能力的权重系数，Q为语言能力的权重系数，R为空间能力的权重系数，S为操作能力的权重系数，T为核查能力的权重系数，U为核心认知能力的权重系数。进一步的，在所述响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出的步骤中，还包括以下步骤：获取测评结果S，将测评结果S的值与数据库中预先存储的值域进行比较，其中每个值域对应至少一种推荐结果，将与所述测评结果S对应的推荐结果输出。一种基于线上的高精度心理测评系统，包括以下装置：兴趣数据获取模块：用于学生主动选择自己感兴趣的项目并进行存储生成兴趣数据，其中项目包括课程名称或运动名称中的任意一种或多种；能力数据获取模块：用于获取学生的能力数据，其中能力数据包括学生的数学能力、语言能力、逻辑能力、空间能力、操作能力、核查能力与核心认知能力中的任意一种或多种；人格数据获取模块：用于获取学生的人格数据，其中人格数据包括学生自评价信息和他人评价信息。存储模块：用于将每个时刻获得的兴趣数据、能力数据以及人格数据进行标注并通过线上存储；处理模块：用于响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出。进一步的，所述能力数据获取模块还包括答题数据单元：获取学生做数学试卷的答题数据，所述答题数据包括答题时间、答题正确率、答题分数以及答题速度；将所述答题数据进行存储；根据答题速度获取学生的答题习惯，按照考生的答题习惯对考生进行试题的切换。进一步的，所述数学能力包括速算能力；所述语言能力包括语言理解能力和文字记忆能力中的任意一种或多种；所述逻辑能力包括演绎推理能力、方程推理能力、因果推理能力、归纳推理能力以及类比推理能力中的任意一种或多种；所述空间能力包括立体直觉能力、平面直觉能力以及转换直觉能力中的任意一种或多种；所述操作能力包括相应操作题目的考察能力；所述核心认知能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线上的高精度心理测评方法，其特征在于，包括以下步骤：/n学生主动选择自己感兴趣的项目并进行存储生成兴趣数据，其中项目包括课程名称或运动名称中的任意一种或多种；/n获取学生的能力数据，其中能力数据包括学生的数学能力、语言能力、逻辑能力、空间能力、操作能力、核查能力与核心认知能力中的任意一种或多种；/n获取学生的人格数据，其中人格数据包括学生自评价信息和他人评价信息。/n将每个时刻获得的兴趣数据、能力数据以及人格数据进行标注并通过线上存储；/n响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于线上的高精度心理测评方法，其特征在于，包括以下步骤：
学生主动选择自己感兴趣的项目并进行存储生成兴趣数据，其中项目包括课程名称或运动名称中的任意一种或多种；
获取学生的能力数据，其中能力数据包括学生的数学能力、语言能力、逻辑能力、空间能力、操作能力、核查能力与核心认知能力中的任意一种或多种；
获取学生的人格数据，其中人格数据包括学生自评价信息和他人评价信息。
将每个时刻获得的兴趣数据、能力数据以及人格数据进行标注并通过线上存储；
响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出。


2.根据权利要求1所述的基于线上的高精度心理测评方法，其特征在于，
在所述获取学生的能力数据，其中能力数据包括学生的数学能力、语言能力、逻辑能力、空间能力、操作能力、核查能力与核心认知能力中的任意一种或多种的步骤中，还包括以下步骤：
获取学生做数学试卷的答题数据，所述答题数据包括答题时间、答题正确率、答题分数以及答题速度；
将所述答题数据进行存储；
根据答题速度获取学生的答题习惯，按照考生的答题习惯对考生进行试题的切换。


3.根据权利要求1所述的基于线上的高精度心理测评方法，其特征在于，
所述数学能力包括速算能力；
所述语言能力包括语言理解能力和文字记忆能力中的任意一种或多种；
所述逻辑能力包括演绎推理能力、方程推理能力、因果推理能力、归纳推理能力以及类比推理能力中的任意一种或多种；
所述空间能力包括立体直觉能力、平面直觉能力以及转换直觉能力中的任意一种或多种；
所述操作能力包括相应操作题目的考察能力；
所述核心认知能力包括记忆广度能力、注意力能力以及左右脑偏好能力中的任意一种或多种；
所述核查能力包括图片观察能力、字符核查能力以及数符核查能力中的任意一种或多种。


4.根据权利要求3中所述的基于线上的高精度心理测评方法，其特征在于，
在所述响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出的步骤中，还包括以下步骤：
将任意一个学生Z数学能力中的速算能力为集合A(a1、a2、an)，其中an为学生Z第n次测试的速算成绩；
学生Z的逻辑能力包括演绎推理能力、方程推理能力、因果推理能力、归纳推理能力以及类比推理能力中的任意一个为集合B(b1、b2、bn)，其中bn为学生Z第n次测试的逻辑能力；
学生Z的语言能力包括语言理解能力和文字记忆能力中的任意一个为集合C(c1、c2、cn)，其中cn为学生Z第n次测试的语言能力；
学生Z的空间能力包括立体直觉能力、平面直觉能力以及转换直觉能力中的任意一个为集合D(d1、d2、dn)，其中dn为学生Z第n次测试的空间能力；
学生Z的操作能力包括的操作题目的考察能力，为集合E(e1、e2、en)，其中en为学生Z第n次考察的操作能力；
学生Z的核查能力包括图片观察能力、字符核查能力以及数符核查能力中的任意一个为集合F(f1、f2、fn)，其中fn为学生Z第n次测试的核查能力；
学生Z的核心认知能力包括记忆广度能力、注意力能力以及左右脑偏好能力中的任意一个为集合G(g1、g2、gn)，其中gn为学生Z第n次测试的核心认知能力；
按照以下第一决策的公式进行计算，包括：



其中，S为测评结果，O为速算能力的权重系数，P为逻辑能力的权重系数，Q为语言能力的权重系数，R为空间能力的权重系数，S为操作能力的权重系数，T为核查能力的权重系数，U为核心认知能力的权重系数。


5.根据权利要求4中任意一项所述的基于线上的高精度心理测评方法，其特征在于，
在所述响应一测评指令，获取所有时刻学生的兴趣数据、能力数据以及人格数据按照第一决策生成一测评结果并将测评结果输出的步骤中，还包括以下步骤：
获取测评结果S，将测...

【专利技术属性】
技术研发人员：时悦琪，
申请(专利权)人：中青科教北京文化发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11