一种学情大数据分析系统及学情服务器技术方案

本发明专利技术提供一种学情大数据分析系统及学情服务器，涉及学情数据处理技术领域，具体包括：学情服务器，教师端以及学生端；系统提供考试分析页面，考试分析页面提供考试数据；提供学科分析选择区，使用户查询所选择学科成绩分析界面；提供成绩分析页面，为学生端提供知识点分析页面，提供每次测评该试卷知识点分析、得分情况及同难度系数该科目预测情况；为学生端提供提分策略页面，根据测评结果分析薄弱知识点，分析学生不同知识点的提分方向；系统针对各个学科进行全方位分析解读，让学生的学习和提升更有针对性。为学校教学提供数字化支撑，全方位了解学生学情，教师教情，最终实现高质量精准教学。质量精准教学。质量精准教学。

【技术实现步骤摘要】
一种学情大数据分析系统及学情服务器


[0001]本专利技术涉及学情数据处理
，尤其涉及一种学情大数据分析系统及学情服务器。

技术介绍

[0002]学情分析是在教学过程中对学生学习过程及学习成绩的分析。学情是指学生在某一个单元时间内或某一项学习活动中的学习状态，学情包括了学习特点，学习兴趣，学习习惯，学习方式等等。
[0003]学情分析对于教学过程是一个必不可少的过程，目前常用的方式是比如申请号为202111541659.4，公开的一种基于高校互动课堂活动数据的学情分析方法及系统，该文献是基于在课前通过防作弊签到手段统计班级出勤率；根据班级出勤率、学生对知识的识记和理解程度、非课程相关的网络行为、学生对知识的巩固和应用程度计算班级和个人学情评分，进行学情分析。这种学情分析无法获悉学生的学习情况，考试情况。使教师和学生无法知晓各学科的成绩状态，无法了解学生的薄弱知识点，更无法有针对性的学习，提升学习成绩，造成学生学习成绩无法有效的提升，使教师缺少针对性的教学，影响学生的考试成绩。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种学情大数据分析系统，系统可以全方位的对学生的学情分析，了解学生学情，使教师有针对性的教学培养学生。
[0005]系统包括：学情服务器，教师端以及学生端；教师端和学生端分别与学情服务器通信连接，教师端和学生端分别获取学情服务器储存的学情数据信息，供教师和学生查看访问；学情服务器包括：考试分析模块、试卷分析模块、成绩分析模块、排名分析模块、知识点分析模块，提分策略模块以及打印模块；考试分析模块用于提供考试分析页面，考试分析页面提供各学校考试数据，各年级和各班级考试数据，还提供各个客户考试数据以及考试排名信息；试卷分析模块用于提供各科考试试卷的状态信息，提供查看总分、多科以及各单科成绩分析，以及查看成绩对比、历次考试变化趋势；提供学科分析选择区，使用户查询所选择学科成绩分析界面；还用于分析试卷的难易程度；成绩分析模块用于为学生端提供成绩分析页面，成绩分析页面展示学生测评分数和各个考区，各个学校均分对比情况、不同难度系数题目分布及作答情况；排名分析模块用于为学生端提供排名分析页面，排名分析页面展示考生总数、最高分、最低分、平均分、中位数、众数及该生排名情况；知识点分析模块用于为学生端提供知识点分析页面，提供每次测评该试卷知识点分析、得分情况及同难度系数该科目预测情况；
提分策略模块用于为学生端提供提分策略页面，根据测评结果分析薄弱知识点，分析学生不同知识点的提分方向；打印模块用于给教师和学生提供打印系统数据的功能。
[0006]进一步需要说明的是，试卷分析模块还用于分析每次考试的测评知识点分数占比和水平同级考试情况下知识点占比；每次考试的测评知识点分数占比计算方式为：通过每个小题的知识点占比*小题满分，以及相同的知识点分数相加，得到每个知识点满分，再用知识点满足/试卷满分得到知识点在试卷中的占比；水平同级考试情况下知识点占比计算方式为：当次考试出现的知识点在之前考试出现的情况中的平均占比，其中每次考试的各个知识点的占比取出本次考试出现的知识点的平均值；排名分析模块还用于分析成绩的标准差，标准差计算方式为：C1、C2、
……
C
n
为每个考生的成绩、P为平均成绩，Z为总考生人数。
[0007]进一步需要说明的是，知识点分析模块还用于计算知识点分值，计算得分比，计算掌握水平以及计算预估得分；知识点分值的计算方式为：通过每个小题的知识点占比*小题满分，相同的知识点分数相加，得到每个知识点满分，再用知识点满分/试卷满分得到该知识点在试卷中的占比；得分比计算方式为：依次算出学生每个小题的得分*知识点在该题目的占比，然后相同知识点的得分求和，得到学生每个知道点的得分，用学生知识点得分/该知识点满分，得到学生每个知识点的得分比；掌握水平的计算方式为：通过得分比计算方法得到学生每次考试的每个知识点的得分比，然后找出每个知识点的评价得分比；预估得分的计算方式为：掌握水平*本次考试该知识点满分；提分策略模块还用于计算本次考试预估成绩：掌握水平*本次考试知识点满分；提升后成绩的计算方式为：预估使用提分策略提供的提分资源和侧重攻破的知识点后，能够达到的成绩；提分资源二维码：用户通过扫描二维码，进入到学情分析系统，学习对应知识点的教师讲解视频；错题本模块：用于收录考生试卷中所有错题；学生扫描错题二维码，显示针对错题的教师讲解视频。
[0008]进一步需要说明的是，学情服务器还包括：筛选模块和分析报告输出模块；分析报告输出模块用于提供分析报告界面，针对选择的考试，呈现数据分析，提供分析报告打印功能和下载功能；分析报告界面为学生学情分析报告页面，通过分析设置按钮自定义弹框，设置想看的数据模块；
分析报告界面为学生提分策略报告页面，选择某个学科进入可预览学科提分策略报告，设置按钮自定义选择分析报告输出模块数据展示；筛选模块用于为学生端提供自主筛选页面，自主筛选页面配置有查询输入对话框，根据学生输入的查询信息，显示有学生分数信息，学生在考区、学校以及班级的名称信息。
[0009]本专利技术还提供一种学情服务器，包括：数据库，用于存储计算机程序及学情大数据分析系统；处理器，用于执行所述计算机程序及学情大数据分析系统，以实现学情大数据分析系统。
[0010]从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：本专利技术提供的学情大数据分析系统通过考试分析，试卷分析，成绩分析，排名分析以及知识点分析实现多角度多方位学情分析，并提供提分策略，分析学生不同知识点的提分方向，使教学更加具有针对性，提高学生的成绩。而系统能够显示每个学生的总分数据，平均分数，历次考试的总分变化趋势图，在考区，学校以及班级的总分名次以及总分的最高分和最低分；让教师，家长和学生十分清晰的了解学生的学业状态。还可以分析学生的现有学业水平以及学生可能发展到的学业水平，实现学生学业快速提升。
[0011]本专利技术提供的学情大数据分析系统是基于大数据驱动下的精准教学方法，为教与学提供数字化支撑服务，实现对学生学习数据的收集与深度挖掘、分析，实现从数字化到数据化，监督学生学习情况，针对各个学科进行全方位分析解读，靶向分析知识漏洞，聚焦薄弱点提供专属提升方案，智适应推送个性化学习资源，强化学生薄弱知识点，让学生的学习和提升更有针对性。为学校教学提供数字化支撑，全方位了解学生学情，教师教情，最终实现高质量精准教学。
附图说明
[0012]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0013]图1为学情大数据分析系统示意图；图2为学情大数据分析系统实施例示意图。
具体实施方式
[0014]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，所描述的实施例仅仅是本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种学情大数据分析系统，其特征在于，包括：学情服务器，教师端以及学生端；教师端和学生端分别与学情服务器通信连接，教师端和学生端分别获取学情服务器储存的学情数据信息，供教师和学生查看访问；学情服务器包括：考试分析模块、试卷分析模块、成绩分析模块、排名分析模块、知识点分析模块，提分策略模块以及打印模块；考试分析模块用于提供考试分析页面，考试分析页面提供各学校考试数据，各年级和各班级考试数据，还提供各个客户考试数据以及考试排名信息；试卷分析模块用于提供各科考试试卷的状态信息，提供查看总分、多科以及各单科成绩分析，以及查看成绩对比、历次考试变化趋势；提供学科分析选择区，使用户查询所选择学科成绩分析界面；还用于分析试卷的难易程度；成绩分析模块用于为学生端提供成绩分析页面，成绩分析页面展示学生测评分数和各个考区，各个学校均分对比情况、不同难度系数题目分布及作答情况；排名分析模块用于为学生端提供排名分析页面，排名分析页面展示考生总数、最高分、最低分、平均分、中位数、众数及该生排名情况；知识点分析模块用于为学生端提供知识点分析页面，提供每次测评该试卷知识点分析、得分情况及同难度系数该科目预测情况；提分策略模块用于为学生端提供提分策略页面，根据测评结果分析薄弱知识点，分析学生不同知识点的提分方向；打印模块用于给教师和学生提供打印系统数据的功能。2.根据权利要求1所述的学情大数据分析系统，其特征在于，试卷分析模块还用于分析每次考试的测评知识点分数占比和水平同级考试情况下知识点占比；每次考试的测评知识点分数占比计算方式为：通过每个小题的知识点占比*小题满分，以及相同的知识点分数相加，得到每个知识点满分，再用知识点满足/试卷满分得到知识点在试卷中的占比；水平同级考试情况下知识点占比计算方式为：当次考试出现的知识点在之前考试出现的情况中的平均占比，其中每次考试的各个知识点的占比取出本次考试出现的知识点的平均值；排名分析模块还用于分析成绩的标准差，标准差计算方式为：C1、C2、
……
C
n
为每个考生的成绩、P为平均成绩，Z为总考生人数。3.根据权利要求1所述的学情大数据分析系统，其特征在于，知识点分析模块还用于计算知识点分值，计算得分比，计算掌握水平以及计算预估得分；知识点分值的计算方式为：通过每个小题的知识点占比*小题满分，相同的知识点分数相加，得到每个知识点满分，再用知识点满分/试卷满分得到该知识点在试卷中的占比；得分比计算方式为：依次算出学生每个小题的得分*知识点在该题目的占比，然后相同
知识点的得分求和，得到学生每个知道点的得分，用学生知识点得分/该知识点满分，得到学生每个知识点的得分比；掌握水平的计算方式为：通过得分比计算方法得到学生每次考试的每个知识点的得分比，然后找出每个知识点的评价得分比；预估得分的计算方式为：掌握水平*本次考试该知识点满分；提分策略模块还用于计算本次考试预估成绩：掌握水平*本次考试知识点满分；提升后成绩的计算方式为：预估使用提分策略提供的提分资源和侧重攻破的知识点后，能够达到的成绩；提分资源二维码：用户通过扫描二维码，进入到学情分析系统，学习对应知识点的教师讲解视频；错题本模块：用于收录考生试卷中所有错题；学生扫描错题二维码，显示针对错题的教师讲解视频。4.根据权利要求1所述的学情大数据分析系统，其特征在于，成绩分析模块还用于根据教师端和学生端的控制指令，显示每个学生的总分数据，平均分数，历次考试的总分变化趋势图，在考区，学校以及班级的总分名次以及总分的最高分和最低分；还用于根据教师端和学生端的控制指令，显示各科分数，各科在历次考试的各科分数变化趋势图，在考区，学校以及班级的各科分数名次以及各科分数的最高分和最低分；还用于根据教师端和学生端的控制指令，显示每科考试中，各个题目的得分情况，计算出得分率；得分率计算方式为：（实际得分／考核分）
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100%；还通过曲线图的方式显示每个题目在各个考区，各学校以及各班级的得分曲线图。5.根据权利要求1所述的学情大数据分析系统，其特征在于，学情服务器还包括：最近发展期展示模块，关键能力分析模块；最近...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚萌，张兴壮，王海洋，李树敏，
申请(专利权)人：山东悦知教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：