基于大数据的教学数据获取方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于大数据的教学数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，包括若检测已选定目标教学课程名称，根据目标教学课程名称获取目标学生集；获取目标教学课程名称对应的课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集；获取目标教学课程名称对应的课程评价数据集；获取目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集；调用预设的评分策略，获取课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集、课程评价数据集、招聘数据集和应聘数据集分别对应的评分，以计算得到目标教学课程名称对应的综合评分。实现了课程评估结合过程数据，且自动计算得到,具备及时性，而且计算效率更高。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的教学数据获取方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及大数据
，尤其涉及一种基于大数据的教学数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
高职院校主要培养技能型人才，必须根据自己的专业特长建立属于院校自身的教学资源.教学资源的丰富与否直接决定了教学质量的高低，目前各高职院遍存在通识类课程及公共课程资源丰富，但是具有学院特色的专业类课程资源缺乏。实践性教学与课堂教学都是教学环节中极为重要的组成部分，充分利用教学过程产生的数据对于整体教学质量的提升、学生的成长与教师的职业发展都有着重要意义。但目前缺少有效的教师教学过程与学生学习过程记录，一般教学质量评价与反馈手段以课程考试成绩与学期末师生评价为主、以总结性评价为辅，缺乏过程数据,不具备及时性。而且，信息化手段不够全面，缺乏行之有效的科学的诊断体系，无法做到实时监测、及时预警。缺乏质量计划与标准的制订，缺乏从源头采集数据及数据的实时采集，没有技术手段对过程性数据进行利用、分析和展现。即一般教学质量评价与反馈手段以督导抽查，学期末课程考试成绩与学期末师生评价为主，学生作评价时带有主观因素；专业设置是否合理，通过第三方对毕业生的跟踪访谈得出，调查的质量与采样数量均不理想。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种基于大数据的教学数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有技术中教学质量评价与反馈手段以课程考试成绩与学期末师生评价为主、以总结性评价为辅，缺乏过程数据,不具备及时性的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于大数据的教学数据获取方法，其包括：若检测已选定目标教学课程名称，根据所述目标教学课程名称获取目标学生集；获取所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集；其中，所述课前预习数据集中包括若干条课前预习数据，每一条课前预习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；获取所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集；其中，所述课中互动教学数据集中包括若干条课中互动教学数据，每一条课中互动教学数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；获取所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集；其中，所述课后移动学习数据集中包括若干条课后移动学习数据，每一条课后移动学习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；获取所述目标教学课程名称对应的课程评价数据集；获取所述目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集；调用预设的评分策略，获取所述课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集、课程评价数据集、招聘数据集和应聘数据集分别对应的评分，以计算得到所述目标教学课程名称对应的综合评分；以及若所述综合评分低于预设设置的评分阈值，将与所述目标教学课程名称对应的预警信息发送至目标接收端。第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于大数据的教学数据获取装置，其包括：目标学生集获取单元，用于若检测已选定目标教学课程名称，根据所述目标教学课程名称获取目标学生集；课前预习数据集获取单元，用于获取所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集；其中，所述课前预习数据集中包括若干条课前预习数据，每一条课前预习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；课中互动教学数据集获取单元，用于获取所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集；其中，所述课中互动教学数据集中包括若干条课中互动教学数据，每一条课中互动教学数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；课后移动学习数据获取单元，用于获取所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集；其中，所述课后移动学习数据集中包括若干条课后移动学习数据，每一条课后移动学习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；课程评价数据集获取单元，用于获取所述目标教学课程名称对应的课程评价数据集；就业数据集获取单元，用于获取所述目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集；综合评分获取单元，用于调用预设的评分策略，获取所述课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集、课程评价数据集、招聘数据集和应聘数据集分别对应的评分，以计算得到所述目标教学课程名称对应的综合评分；以及预警单元，用于若所述综合评分低于预设设置的评分阈值，将与所述目标教学课程名称对应的预警信息发送至目标接收端。第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的基于大数据的教学数据获取方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的基于大数据的教学数据获取方法。本专利技术实施例提供了一种基于大数据的教学数据获取方法、装置、计算机设备及存储介质，包括若检测已选定目标教学课程名称，根据所述目标教学课程名称获取目标学生集；获取所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集；其中，所述课前预习数据集中包括若干条课前预习数据，每一条课前预习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；获取所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集；其中，所述课中互动教学数据集中包括若干条课中互动教学数据，每一条课中互动教学数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；获取所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集；其中，所述课后移动学习数据集中包括若干条课后移动学习数据，每一条课后移动学习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；获取所述目标教学课程名称对应的课程评价数据集；获取所述目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集；调用预设的评分策略，获取所述课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集、课程评价数据集、招聘数据集和应聘数据集分别对应的评分，以计算得到所述目标教学课程名称对应的综合评分。实现了课程评估结合过程数据，且自动计算得到,具备及时性，而且计算效率更高。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，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。图1为本专利技术实施例提供的基于大数据的教学数据获取方法的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的基于大数据的教学数据获取方法的流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的基于大数据的教学数据获取装置的示意性框图；图4为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式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做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。应当理解，当在本说明书和所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的教学数据获取方法，其特征在于，包括：/n若检测已选定目标教学课程名称，根据所述目标教学课程名称获取目标学生集；/n获取所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集；其中，所述课前预习数据集中包括若干条课前预习数据，每一条课前预习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；/n获取所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集；其中，所述课中互动教学数据集中包括若干条课中互动教学数据，每一条课中互动教学数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；/n获取所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集；其中，所述课后移动学习数据集中包括若干条课后移动学习数据，每一条课后移动学习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；/n获取所述目标教学课程名称对应的课程评价数据集；/n获取所述目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集；/n调用预设的评分策略，获取所述课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集、课程评价数据集、招聘数据集和应聘数据集分别对应的评分，以计算得到所述目标教学课程名称对应的综合评分；以及/n若所述综合评分低于预设设置的评分阈值，将与所述目标教学课程名称对应的预警信息发送至目标接收端。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的教学数据获取方法，其特征在于，包括：
若检测已选定目标教学课程名称，根据所述目标教学课程名称获取目标学生集；
获取所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集；其中，所述课前预习数据集中包括若干条课前预习数据，每一条课前预习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；
获取所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集；其中，所述课中互动教学数据集中包括若干条课中互动教学数据，每一条课中互动教学数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；
获取所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集；其中，所述课后移动学习数据集中包括若干条课后移动学习数据，每一条课后移动学习数据对应目标学生集中的一个学生唯一识别码；
获取所述目标教学课程名称对应的课程评价数据集；
获取所述目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集；
调用预设的评分策略，获取所述课前预习数据集、课中互动教学数据集、课后移动学习数据集、课程评价数据集、招聘数据集和应聘数据集分别对应的评分，以计算得到所述目标教学课程名称对应的综合评分；以及
若所述综合评分低于预设设置的评分阈值，将与所述目标教学课程名称对应的预警信息发送至目标接收端。


2.根据权利要求1所述的基于大数据的教学数据获取方法，其特征在于，所述获取所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集，包括：
获取所述目标教学课程名称中与各目标学生对应的课程资源网站自学时间和课程资源网站自学正确率，组成各目标学生对应的课前预习数据，由各目标学生对应的课前预习数据组成与所述目标教学课程名称对应的课前预习数据集。


3.根据权利要求1所述的基于大数据的教学数据获取方法，其特征在于，所述获取所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集，包括：
获取所述目标教学课程名称中与各目标学生对应的课堂回答问题次数及课堂回答问题正确率，组成各目标学生对应的课中互动教学数据，由各目标学生对应的课中互动教学数据组成与所述目标教学课程名称对应的课中互动教学数据集。


4.根据权利要求1所述的基于大数据的教学数据获取方法，其特征在于，所述获取所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集，包括：
获取所述目标教学课程名称中与各目标学生对应的课后登录课程APP次数及课后登录课程APP时长，组成各目标学生对应的课后移动学习数据，由各目标学生对应的课后移动学习数据组成与所述目标教学课程名称对应的课后移动学习数据集。


5.根据权利要求1所述的基于大数据的教学数据获取方法，其特征在于，所述获取所述目标教学课程名称对应的招聘数据集和应聘数据集，包括：
获取所述目标教学课程名称对应的招聘企业总数和历年度招聘总数，组成所述目标教学课程名称对应的招聘数据集；
获取所述目标教学课程名称对应的历年...

【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，曾敏晖，卢志海，
申请(专利权)人：广东工贸职业技术学院，王斌，
类型：发明
国别省市：广东;44