一种基于云计算的教学质量监管系统技术方案

技术编号:38972277 阅读:31 留言:0更新日期:2023-09-28 09:36
本发明专利技术公开了一种基于云计算的教学质量监管系统,具体涉及教育区域数据定位模块、数据预处理模块、数据分析模块、教育质量修正模块,人机交互模块,本发明专利技术通过判断数据划分成的子区域教师的教育重点占比,学生成绩对应部分得分率及影响教育质量的其他因素,通过分析得出的教育修正系数所反映的值的正负情况,分析造成教育质量偏高或偏低的影响因素,再由系统能够自动匹配相应的教学建议和方案,发送至教师终端,这样能够高效,快速,直观地反应出教育过程中欠缺,并及时对此做出合理化的解决方法,使其教育质量得到提高。使其教育质量得到提高。使其教育质量得到提高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于云计算的教学质量监管系统


[0001]本专利技术涉及教学质量监管
,更具体地说,本专利技术涉及一种基于云计算的教学质量监管系统。

技术介绍

[0002]目前主流的云计算的教学质量监管系统主要是分为线上教育监管与线下教育监管,目前线上依据网络视频课程进度与学生反映成绩及其上课完成率等数据进行分析教学质量,而线下教学主要依据数据在于个人成绩及其考勤数据进行统计,整体监管系统可以高效反映出区域学校的教学素质;
[0003]然而上述过程仍然具备以下缺点:
[0004]其一,目前的教育监管系统所反馈的数据主要的目的在于统筹教育资源,实现教育资源的合理分配,但是目前整体的教育资源主要来源于老师个人,系统内不具备资源主要增替的功能;
[0005]其二,教育监管系统所反映出的教学质量体系还不够完善,对于老师的授课重点占比和教学时长,学生课时成绩以及知识点的占比成绩以及占比成绩得分率,都无法直观地在教学质量体系中清楚地体现出来;
[0006]其三,影响教学质量的因素有很多,如课程的教学质量、老师的教学效果、学生的学习态度等各种因素,对于教学质量没有一个系统化,智能化,合理化的评判标准,从而无法对教育质量得到提高。

技术实现思路

[0007]为了克服现有技术的上述缺陷,本专利技术的实施例提供一种基于云计算的教学质量监管系统,能有效地解决相应的技术问题。
[0008]本专利技术解决其技术问题采用的技术方案:
[0009]本专利技术提供了一种基于云计算的教学质量监管系统,包括:
[0010]教育区域数据定位模块、数据预处理模块、数据分析模块、教育质量修正模块,人机交互模块。
[0011]教育区域数据定位模块:用于目标学期中教育数据进行扫描提取,教育数据包括目标学期内教师数据和学生数据,并上传至教学质量监管系统的数据库中,再通过对数据库里录入的教育数据按照课程课时进行区域划分,划分成若干个数据子区域,并进行编号1,2,3
……
i;
[0012]数据预处理模块:用于将数据库中的数据子区域的教师数据和学生数据进行特征数据提取,对数据库中所提取的教师和学生的数据进行预处理得到数据子区域的二次特征数据;
[0013]数据分析模块:基于数据子区域的二次特征数据得到数据子区域的教师的教育重点讲解占比率和学生受教育质量指数;
[0014]教育质量修正模块:基于数据子区域的学生受教育质量指数得到目标学期内的教育综合指数,并将目标学期内教育综合质量指数与预定教育综合质量指数进行对比得出教育修正系数;
[0015]人机交互模块:根据教育修正系数输出对应教育建议与解决方案至教师信息终端。
[0016]作为另一种可叠加的实施例,所述目标学期内的教师数据包括教师的个人信息、对目标学期内课程的讲解时长、目标学期内重点知识点讲解时长、作业布置以及考试安排。
[0017]作为另一种可叠加的实施例,所述目标学期内学生数据包括学生个人信息、目标学期内总课时学习时长、课时成绩、课后有效学习成绩、知识点占比成绩、占比成绩得分率以及考勤时间。
[0018]作为另一种可叠加的实施例,所述数据子区域的特征数据包括目标学期内教师课程讲解总时长和知识点的单个教学时长,目标学期内学生课时成绩、知识点的占比成绩以及占比成绩得分率,通过对提取出的特征数据进行清理、集成和变换,预处理得到二次特征数据。
[0019]所述子区域的二次特征数据是特征数据进行预处理之后得到的数据,通过对二次特征数据分析得出数据子区域的教师的教育重点讲解占比率和学生受教育质量指数。
[0020]作为另一种可叠加的实施例,所述数字子区域教师的教育重点讲解占比率是目标学期内教师对所上课程的教育重点讲解包括课上教育重点讲解和课后教育重点讲解,占总课程的教育讲解的比率。
[0021]所述学生受教育质量指数在目标学期内用学生课时成绩、知识点的占比成绩以及占比成绩得分率对教学成果进行反馈所得到的值,学生受教育质量指数能够直观地反映出教师的教育重点讲解占比。
[0022]根据对提取出来的数据划分成的子区域教师的教育重点占比Q和学生成绩对应部分得分率P计算出单个子区域中学生受教育质量指数值为T=Q*P*β。
[0023]所述β代表影响教育质量的影响因素还包括学生的个人因素和学校的环境因素,其中学生的个人因素包括学生的自主学习能力、学生的学习习惯及学生的个人情绪,其中学校的环境因素包括教师的教学方法、教学资源的配备及班级的学习氛围,通过对目标学期内的学生的个人因素与学校的环境因素以问卷调查的形式将所得到的数据录入到数据库中,再通过数据划分到相对应的各个数据子区域中。
[0024]作为另一种可叠加的实施例,所述教育综合指数是用来衡量教育质量高低的重要标准,通过教育综合指数反映出目标学期内的教育质量平均值,从而进一步分析出影响教育质量的因素,其计算公式为
[0025]作为另一种可叠加的实施例,所述教育修正系数在教育监管系统内首先设置预定教育综合质量指数的值,再由目标学期内计算得到的值与预定的教育综合质量指数值进行比较,通过计算得出的教育修正系数值的正负间接反映目标学期内的教育质量高低,其目标学期内教育综合质量指数ΔT和预定教育综合质量指数ΔT',计算得出教育修正系数的值其计算公式为
[0026][0027]作为另一种可叠加的实施例,所述教育修正系数输出对应教育建议与解决方案至教师信息终端是通过计算得出的教育修正系数的正负值,来判断目标学期内的教育综合质量距离预定教育综合质量的差距,分析出影响教育综合质量的因素,给出对应的提高教育质量的合理化建议,并提供相应问题的解决方案,再由系统自动匹配相应的教学建议和方案,通过教育监管系统将给出的建议与方案发送至教师信息终端,让教师能够对自己目前的教育方法的不足之处进行改进,从而使教育质量得到提高。
[0028]结合上述的所有技术方案,本专利技术所具备的优点及积极效果为:
[0029]本专利技术通过教育区域数据模块对目标学期中教育数据进行扫描提取,再进行划分,在数据预处理模块对数据库中数据子区域的教师和学生的特征数据进行提取,通过预处理得到的二次特征数据进行数据分析得到的教育质量指数能够直观地体现出教育质量的高低,并对比目标学期内教育综合质量指数与预定教育综合质量指数进行得出教育修正系数,通过教育修正系数的值教育修正系数所反映的值的正负情况,分析造成教育质量偏高或偏低的影响因素,从而给出对应合理的教育建议与相关资料,这样能够高效,快速,直观地反应出教育过程中欠缺,并及时对此做出合理化的解决方法,使其教育质量得到提高。
附图说明
[0030]图1为本专利技术的整体结构示意图。
具体实施方式
[0031]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、完整的描述,显然,所描述的实施例仅仅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本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算的教学质量监管系统,其特征在于,包括:教育区域数据定位模块:用于目标学期中教育数据进行扫描提取,教育数据包括目标学期内教师数据和学生数据,并上传至教学质量监管系统的数据库中,再通过对数据库里录入的教育数据按照课程课时进行区域划分,划分成若干个数据子区域,并进行编号1,2,3
……
i;数据预处理模块:用于将数据库中的数据子区域的教师数据和学生数据进行特征数据提取,对数据库中所提取的教师和学生的数据进行预处理得到数据子区域的二次特征数据;数据分析模块:基于数据子区域的二次特征数据得到数据子区域的教师的教育重点讲解占比率和学生受教育质量指数;教育质量修正模块:基于数据子区域的学生受教育质量指数得到目标学期内的教育综合指数,并将目标学期内教育综合质量指数与预定教育综合质量指数进行对比得出教育修正系数;人机交互模块:根据教育修正系数输出对应教育建议与解决方案至教师信息终端。2.根据权利要求1所述一种基于云计算的教学质量监管系统,其特征在于:所述目标学期内的教师数据包括教师的个人信息、对目标学期内课程的讲解时长、目标学期内重点知识点讲解时长、作业布置以及考试安排。3.根据权利要求1所述一种基于云计算的教学质量监管系统,其特征在于:所述目标学期内学生数据包括学生个人信息、目标学期内总课时学习时长、课时成绩、课后有效学习成绩、知识点占比成绩、占比成绩得分率以及考勤时间。4.根据权利要求1所述一种基于云计算的教学质量监管系统,其特征在于:所述数据子区域的特征数据包括目标学期内教师课程讲解总时长和知识点的单个教学时长,目标学期内学生课时成绩、知识点的占比成绩以及占比成绩得分率,通过对提取出的特征数据进行清理、集成和变换,预处理得到二次特征数据;所述子区域的二次特征数据是特征数据进行预处理之后得到的数据,通过对二次特征数据分析得出数据子区域的教师的教育重点讲解占比率和学生受教育质量指数。5.根据权利要求1所述一种基于云计算的教学质量监管系统,其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员:孙建召陈晓刚陈明璨李金萌刘婉婉杨昆
申请(专利权)人:河南经贸职业学院
类型:发明
国别省市:

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