一种成绩诊断及干预方法、装置、终端设备及可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种成绩诊断及干预方法、装置、终端设备及可读存储介质，该方法包括：对目标对象的课业完成过程的第一统计数据进行处理，得到第一学习评价指标；将第一学习评价指标处理后输入至成绩计算模型，得到第一成绩值；根据目标干预方案，对目标对象的课业完成过程进行干预并采集第二统计数据；对第二统计数据进行处理，得到第二学习评价指标；将第二学习评价指标处理后输入至成绩计算模型，得到第二成绩值；当第一成绩值与第二成绩值的分析结果满足预设条件时，返回执行通过目标干预方案对目标对象的课业完成过程进行干预的步骤。通过本申请方案的实施，可以针对性的对目标对象进行课业完成过程的干预，从而提高目标对象的学习质量。的学习质量。的学习质量。

【技术实现步骤摘要】
一种成绩诊断及干预方法、装置、终端设备及可读存储介质


[0001]本申请涉及教育领域，尤其涉及一种成绩诊断及干预方法、装置、终端设备及可读存储介质。

技术介绍

[0002]考试是检测学生阶段性学业成就的最常见方式。通过开展考试，学生、家长和教师等教育相关方可及时了解学生在一段时间的教学活动后所达到的学业成就，并基于考试结果对教学方法和学习策略进行针对性的改进。但在当前的“双减”政策背景下，随着考试的减少，原先通过考试来获取学情的通道将会变得不畅。缺少测试结果的指引，学生、家长和教师在学习和教学过程容易迷航，学习过程如同“黑箱子”，学习过程中也不能体现，有些学生在学习过程中偏航，得不到反馈，从而错过了最佳校正时间，导致学生的学习成绩下滑。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种成绩诊断及干预方法、装置、终端设备及可读存储介质，至少能够解决相关技术中学习过程偏航，导致学习质量差的问题。
[0004]本申请实施例第一方面提供了一种成绩诊断及干预方法，包括：
[0005]对在预设时间内采集的目标对象的课业完成过程的第一统计数据进行处理，得到相应的第一学习评价指标；
[0006]将所述第一学习评价指标进行处理后，输入至预设的成绩计算模型中进行计算，得到对应的第一成绩值；
[0007]通过目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预，并在所述预设时间内采集第二统计数据；
[0008]对所述第二统计数据进行处理，得到相应的第二学习评价指标；
[0009]将所述第二学习评价指标进行处理后，输入至所述成绩计算模型中进行计算，得到对应的第二成绩值；
[0010]当所述第一成绩值与所述第二成绩值的分析结果满足预设条件时，返回执行所述通过所述目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预的步骤。
[0011]本申请实施例第二方面提供了一种成绩诊断及干预装置，包括：
[0012]第一处理模块，用于对在预设时间内采集的目标对象的课业完成过程的第一统计数据进行处理，得到相应的第一学习评价指标；
[0013]第一计算模块，用于将所述第一学习评价指标进行处理后，输入至预设的成绩计算模型中进行计算，得到对应的第一成绩值；
[0014]干预模块，用于通过目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预，并在所述预设时间内采集第二统计数据；
[0015]第二处理模块，用于对所述第二统计数据进行处理，得到相应的第二学习评价指标；
[0016]第二计算模块，用于将所述第二学习评价指标进行处理后，输入至所述成绩计算模型中进行计算，得到对应的第二成绩值；
[0017]确定模块，用于当所述第一成绩值与所述第二成绩值的分析结果满足预设条件时，返回执行所述通过所述目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预的步骤。
[0018]本申请实施例第三方面提供了一种终端设备，包括：存储器及处理器，其中，处理器用于执行存储在存储器上的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的成绩诊断及干预方法中的各步骤。
[0019]本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的成绩诊断及干预方法中的各步骤。
[0020]由上可见，根据本申请方案所提供的成绩诊断及干预方法、装置、终端设备及可读存储介质，通过干预前的第一成绩值与干预后的第二成绩值的分析结果，判断该目标干预方案是否合理，若合理则继续通过目标干预方案进行干预操作，可以针对性的对目标对象进行课业完成过程的干预，用户可以从分析结果上及时得到目标对象对于课业完成过程的反馈结果，从而提高目标对象的学习质量。
附图说明
[0021]图1为本申请第一实施例提供的一种成绩诊断及干预方法的基础流程示意图；
[0022]图2为本申请第二实施例提供的一种细化的成绩诊断及干预方法的流程示意图；
[0023]图3为本申请第三实施例提供的另一种细化的成绩诊断及干预方法的流程示意图；
[0024]图4为本申请第四实施例提供的学业成绩的预测装置的程序模块示意图；
[0025]图5为本申请第五实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0026]为使得本申请的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。
[0027]在本申请实施例的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请实施例和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0028]此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0029]在本申请实施例中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。
[0030]以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本专利技术，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
[0031]图1中的方法为本申请第一实施例提供的一种成绩诊断及干预方法，该成绩诊断及干预方法包括如下步骤：
[0032]步骤S101、对在预设时间内采集的目标对象的课业完成过程的第一统计数据进行处理，得到相应的第一学习评价指标。
[0033]本实施例中，所述步骤S101还包括：
[0034]根据预设的指标赋分规则，确定所述第一学习评价指标对应的第一等级分。
[0035]在示例性地实施例中，第一学习评价指标包括第一作业完成质量评价指标及第一课堂互动参与度评价指标，目标对象可以为学生或者班级，课业完成过程包括课堂完成过程与作业完成过程，课堂完成过程包括学生和教师在课堂上的行为；作业完成过程包括教师设计作业和学生完成作业的过程。作业完成过程包括作业设计、作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种成绩诊断及干预方法，其特征在于，包括：对在预设时间内采集的目标对象的课业完成过程的第一统计数据进行处理，得到相应的第一学习评价指标；将所述第一学习评价指标进行处理后，输入至预设的成绩计算模型中进行计算，得到对应的第一成绩值；通过目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预，并在所述预设时间内采集第二统计数据；对所述第二统计数据进行处理，得到相应的第二学习评价指标；将所述第二学习评价指标进行处理后，输入至所述成绩计算模型中进行计算，得到对应的第二成绩值；当所述第一成绩值与所述第二成绩值的分析结果满足预设条件时，返回执行所述通过目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预的步骤。2.根据权利要求1所述的成绩诊断及干预方法，其特征在于，所述将所述第二学习评价指标进行处理后，输入至所述成绩计算模型中进行计算，得到对应的第二成绩值的步骤之后，所述方法还包括：通过T检验对所述第一成绩值与所述第二成绩值进行计算，得到所述分析结果；判断所述分析结果是否满足所述预设条件。3.根据权利要求2所述的成绩诊断及干预方法，其特征在于，所述判断所述分析结果是否满足所述预设条件的步骤之后，所述方法还包括：当所述分析结果不满足预设条件时，设置调整干预方案；将所述调整干预方案确定为所述目标干预方案，并返回执行所述通过目标干预方案对所述目标对象的课业完成过程进行干预的步骤。4.根据权利要求1所述的成绩诊断及干预方法，其特征在于，所述将所述第一学习评价指标进行处理后，输入至预设的成绩计算模型中进行计算，得到对应的第一成绩值的步骤，包括：根据预设的指标赋分规则，确定所述第一学习评价指标对应的第一等级分；将所述第一等级分输入至预设的等级计分模型中，得到所述第一学习评价指标对应的第一能力值；将所述第一能力值输入至所述成绩计算模型中进行计算，得到所述目标对象的第一成绩值。5.根据权利要求4所述的成绩诊断及干预方法，其特征在于，所述将所述第二学习评价指标进行处理后，输入至所述成绩计算模型中进行计算，得到对应的第二成绩值的步骤，包括：根据所述指标赋分规则，确定所述第二学习评价指标对应的第二等级分；将所述第二等级分输入至所述等级计分模型中，得到所述第二学习评价指标对应的第二能力值；将所述第二能力值输入至所述成绩计算模...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海东，许世红，张朝晖，黄志红，王时舟，杨琼，黄生顺，王冠，
申请(专利权)人：深圳市海云天科技股份有限公司可之宁波人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：