一种基于区块链技术的学情分析系统技术方案

本发明专利技术涉及学情分析领域，具体提供了一种基于区块链技术的学情分析系统，包括数据预处理单元、联盟链平台、服务器端和前端，所述数据预处理单元用于获取考试数据，并研究考试数据中学科的知识点体系结构，研究知识点与题目的对应关系，给数据添加标签，所述联盟链平台包括HDFS分布式文件存储系统，所述联盟链平台利用MapReduce进行并行清洗、处理、计算、分析、分类操作，最终得到分析结果发往服务器端存储在MySQL中，所述服务器端中通过ServLet接口来响应小程序及Web页面的Request请求，最后把数据发往前端使用Highcharts和ECharts的多样化图表展示分析结果，对个性化教学、科学化评价和促进教育公平、提高教学质量以及培养创新人才具有不可估量的作用。具有不可估量的作用。具有不可估量的作用。

A learning situation analysis system based on blockchain Technology

【技术实现步骤摘要】
一种基于区块链技术的学情分析系统


[0001]本专利技术涉及学情分析领域，具体而言，涉及一种基于区块链技术的学情分析系统。

技术介绍

[0002]如果能通过一次考试分析出每个人的知识薄弱点，不管是对于学生自己的学习，还是帮助老师制订合适的教学方针都有着重要的意义。现有技术中的学情分析都是通过人工分析或是通过智能终端对单一部分的学习进行分析，普适性和效率都很低。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种基于区块链技术的学情分析系统，以解决相关技术中的问题。
[0004]为了实现上述目的，根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于区块链技术的学情分析系统，包括数据预处理单元、联盟链平台、服务器端和前端，所述数据预处理单元用于获取考试数据，并研究考试数据中学科的知识点体系结构，研究知识点与题目的对应关系，给数据添加标签，所述联盟链平台包括HDFS分布式文件存储系统，所述联盟链平台利用 MapReduce进行并行清洗、处理、计算、分析、分类操作，最终得到分析结果发往服务器端存储在MySQL中，所述服务器端中通过ServLet接口来响应小程序及Web页面的Request请求，最后把数据发往前端使用Highcharts和ECharts的多样化图表展示分析结果。
[0005]进一步地，MapReduce具体为：
[0006]将数据分析规则转为代码写入Map函数中，调用启动类开始对存储在HDFS中的数据进行批量读取，数据读取完成后，系统自动使用分治法将数据分为许多记录着数据位置和长度的分片，并给每个分片分别创建Map任务，在每一个Map中每处理好一行数据即一个同学的数据，系统将按照提前规定好的key和规则来分类数据并进行多文件输出，最终得到多个含有一个科目、一个班级的分析结果的数据文件存放在HDFS中。
[0007]进一步地，获取考试数据包括：通过各个区块链节点获取各个班级的考试数据，其中，每个班级的考试数据对应一个区块链节点，并将各个区块链节点的考试数据生成excel考试数据文件。
[0008]进一步地，给数据添加标签至少包括大标签和小标签，所述大标签指代章节知识点，所述小标签指代小节知识点。
[0009]进一步地，数据分析规则具体为：
[0010][0011]其中，P为薄弱知识点的赋值，S
i
为第i道题目的得分率。
[0012]进一步地，多样化图表包括散点图、折线图、条形图、饼状图和区域图和区域曲线图。
[0013]进一步地，数据预处理单元利用Java的poi包将excel文件中的考试数据逐行读取
然后传入Hive。
[0014]进一步地，数据清洗包括取所述缺失值上下两个邻近值的平均值来代替所述缺失值，或者取所述缺失值所在列的所有属性值中出现频率最高的值来代替所述缺失值；直接剔除所述异常值，或者取所述异常值上下两个邻近值的平均值来代替所述异常值。
[0015]进一步地，通过各个区块链节点获取各个班级的考试数据具体包括根据至少一个教育终端传输的考试数据生成，所述教育终端为参与所述区块链的节点终端。
[0016]进一步地，考试数据生成采用区块链节点从各教育终端通过无线网络下载获取。
[0017]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术利用其强大的离线数据处理能力来海量的、静态的、考试数据进行分析处理最终得到每个人或集体的知识薄弱点，通过Hive 利用其分布式文件系统HDFS用于存储并管理海量的考试数据，再用其分布式计算框架 MapReduce对数据进行并行处理，然后将分析结果发往服务器端，通过ServLet接口实现响应request请求并发送数据到前端，最后通过多样化报表的方式展现于微信小程序上，对个性化教学、科学化评价和促进教育公平、提高教学质量以及培养创新人才具有不可估量的作用。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术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性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0019]本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本专利技术可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本专利技术所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本专利技术所揭示的
技术实现思路
得能涵盖的范围内。
[0020]图1为本专利技术整体系统流程示意图；
[0021]图2为本专利技术MapReduce实现流程图。
具体实施方式
[0022]为使得本专利技术的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而非全部的实施例。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它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0023]下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本专利技术的技术方案。
[0024]一种基于区块链技术的学情分析系统，包括数据预处理单元、联盟链平台、服务器端和前端，数据预处理单元用于获取考试数据，并研究考试数据中学科的知识点体系结构，研究知识点与题目的对应关系，给数据添加标签，给数据添加标签至少包括大标签和小标签，大标签指代章节知识点，小标签指代小节知识点。联盟链平台包括HDFS分布式文件存储系统，联盟链平台利用MapReduce进行并行清洗、处理、计算、分析、分类操作，最终得到分析
结果发往服务器端存储在MySQL中，服务器端中通过ServLet接口来响应小程序及Web页面的Request请求，最后把数据发往前端使用Highcharts和ECharts的多样化图表展示分析结果。考虑到考试数据一般是静态、数据量庞大的，所以利用Hadoop来储存和计算海量数据，其HDFS分布式文件系统与MapReduce编程模型框架为核心，具有可扩展、稳定性强、成本低廉等优势，为大数据处理提供了一种新的工具。由于需要将数据展示于小程序，而最新版本的小程序request请求不支持http或ip地址访问，所以需要一台服务器来储存和传递最终的分析结果，然后响应小程序的请求发送数据最后展示到前端。该系统可应用于各种需要考试数据分析、测验数据分析等场景，虽然这个系统叫学情分析系统，但也可用于问卷调查的数据分析。例如初高中的联考、中高考前的模拟考试的数据分析，网络问卷调查数据分析，学校或年级组织的一次模拟测验等等。
[0025]本实施例中，MapReduce具体为：将数据分析规则转为代码写入Map函数中，调用启动类开始对存储在HDFS中的数据进行批量读取，数据读取完成后，系统自动使用分治法将数据分为许多记录着数据位置和长度的分片，并给每个分本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于区块链技术的学情分析系统，其特征在于，包括数据预处理单元、联盟链平台、服务器端和前端，所述数据预处理单元用于获取考试数据，并研究考试数据中学科的知识点体系结构，研究知识点与题目的对应关系，给数据添加标签，所述联盟链平台包括HDFS分布式文件存储系统，所述联盟链平台利用MapReduce进行并行清洗、处理、计算、分析、分类操作，最终得到分析结果发往服务器端存储在MySQL中，所述服务器端中通过ServLet接口来响应小程序及Web页面的Request请求，最后把数据发往前端使用Highcharts和ECharts的多样化图表展示分析结果。2.根据权利要求1所述的基于区块链技术的学情分析系统，其特征在于，所述MapReduce具体为：将数据分析规则转为代码写入Map函数中，调用启动类开始对存储在HDFS中的数据进行批量读取，数据读取完成后，系统自动使用分治法将数据分为许多记录着数据位置和长度的分片，并给每个分片分别创建Map任务，在每一个Map中每处理好一行数据即一个同学的数据，系统将按照提前规定好的key和规则来分类数据并进行多文件输出，最终得到多个含有一个科目、一个班级的分析结果的数据文件存放在HDFS中。3.根据权利要求1所述的基于区块链技术的学情分析系统，其特征在于，所述获取考试数据包括：通过各个区块链节点获取各个班级的考试数据，其中，每个班级的考试数据对应一个区块链节点，并将各个区块链节点的考试数据生成excel考试数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓军，王峥，赵涓涓，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：