多用户协同的学前智慧课堂管理系统技术方案

本发明专利技术涉及学习管理技术领域，具体涉及多用户协同的学前智慧课堂管理系统，该系统包括中央处理单元，还包括：用户界面模块，用于接收教师

【技术实现步骤摘要】
多用户协同的学前智慧课堂管理系统


[0001]本专利技术涉及学习管理
，尤其涉及多用户协同的学前智慧课堂管理系统
。

技术介绍

[0002]随着信息技术和互联网的发展，数字化教育和在线学习平台逐渐成为教育领域的主流，传统的教育管理系统通常只提供基本的课程管理
、
学生信息管理和教学资源分享等功能，很难满足现代教育的个性化和动态化需求，尤其是在学前教育阶段，孩子们的学习需求
、
兴趣和能力都存在很大的差异，这使得为他们提供个性化的学习支持和指导变得尤为重要
。
[0003]然而，现有的学前教育管理系统多数仍然采用固定的学习路线和资源，缺乏对学生实际学习状态和需求的深入了解和分析，此外，这些系统通常无法实时收集和整合来自教师
、
家长和学生的多种输入数据，导致系统生成的学生学习画像往往不够完整和准确，此外，由于缺乏高度的数据处理和分析能力，这些系统很难为学生提供真正个性化和有针对性的学习建议和资源推荐
。
[0004]因此，急需一种新型的学前教育管理系统，能够集成现代化的数据处理和分析技术，为学生提供全面
、
动态且高度个性化的学习管理和支持
。

技术实现思路

[0005]基于上述目的，本专利技术提供了多用户协同的学前智慧课堂管理系统
。
[0006]多用户协同的学前智慧课堂管理系统，该系统包括中央处理单元，还包括：用户界面模块，用于接收教师
、
家长和学生的数据输入并提供查询功能；数据同化模块，采用教师
、
家长和学生的实时输入数据，与已存储的历史数据进行融合，以得到完整的学生学习画像；智能分析模块，该智能分析模块使用从数据同化模块获得的学生学习画像，以识别学生的学习需求
、
行为模式和潜在难点；个性化学习地图生成模块，根据学生的学习画像生成一份详细的学习地图，为学生提供从入门到精通的个性化学习路径和资源推荐；中央处理单元执行系统中各模块的算法，包括数据处理
、
分析
。
[0007]进一步的，所述用户界面模块具体包括：教师子模块，用于接收教师输入关于学生的出勤
、
作业和表现数据；家长子模块，用于接收家长输入的孩子的家庭学习和健康状况数据；学生子模块，用于接收学生输入的学习感受和疑问数据
。
[0008]进一步的，还包括云存储模块，该云存储模块用于存储用户输入的数据
、
历史数据和系统产生的学生学习画像及学习地图
。
[0009]进一步的，所述数据同化模块具体包括：收集用户界面模块中的教师子模块
、
家长子模块和学生子模块提供的实时输入数
据，包括学生的出勤
、
作业状态
、
表现
、
家庭学习状况
、
健康状况
、
学习感受和疑问；该数据同化模块将实时数据与云存储模块中存储的对应学生的历史数据进行比对和整合；利用预设的算法对整合后的数据进行处理，以识别和补全缺失或不一致的信息，进而，数据同化模块生成一个详细完整的学生学习画像，该学习画像反映学生的学习历程
、
能力
、
需求和潜在难点，为后续模块提供学生数据分析基础
。
[0010]进一步的，所述数据同化模块将实时数据与云存储模块中存储的对应学生的历史数据进行比对和整合具体包括：数据校验：首先对实时输入数据执行校验，检查完整性和格式正确性；时间戳对比；数据去重；数据合并：对于分散在多个数据源或由多个用户输入的关于同一学生的数据，进行智能合并；缺失数据填充：对于可能出现的数据缺失，例如某一天学生的出勤情况未被记录，模块会查找近期的相关数据或使用预测算法进行数据填充
。
[0011]数据优化与平滑：为了得到更连贯的学习画像，采用平滑算法对噪声数据进行处理
。
[0012]进一步的，所述数据通化模块预设的算法包括：支持向量机：用于识别数据中的模式和异常，当检测到不一致的信息时，通过支持向量机的分类结果进行纠正；
K
‑
均值聚类：对学生的多维数据进行聚类，以发现潜在的学习群组或行为模式，补全学习画像中缺失的信息；深度学习的自编码器：用于识别和补全缺失数据，通过训练，自编码器对缺失的数据进行推测；决策树算法：对数据进行分类和决策，以确定学生的学习阶段和潜在需求
。
[0013]进一步的，所述支持向量机的分类和回归，用于纠正学生学习数据中的异常，其公式为：；
[0014]其中，是分类决策函数，是权重向量，是输入数据，是偏置，目标是找到一个超平面以最大化分类间隔，用于识别输入数据中的模式和异常；
[0015]所述
K
‑
均值聚类
‑
均值聚类用于将数据分为个聚类，其公式为：；
[0016]其中，是第个聚类，而是该聚类的中心，用于将学生根据其学习数据分类为不同的学习群组或行为模式；
[0017]深度学习的自编码器：基本目标是将输入编码为一个隐表示，然后再从解码以重建，损失函数为输入和重建之间的均方误差：；
[0018]其中
,
是编码函数
,
是解码函数，自编码器用于识别和补全学生学习数据
中的缺失部分，通过对完整数据的训练
,
推测缺失的数据部分；
[0019]决策树算法：通过对数据的特征进行分层判断来进行分类，目标是基于最佳的特征划分数据，使用信息增益作为划分标准：信息增益；
[0020]其中，是数据集的熵，是根据某一特征分割后的子集，用于根据学生的学习数据进行分类，确定他们的学习阶段和潜在需求
。
[0021]进一步的，所述智能分析模块具体包括：学习需求分析：接收来自数据同化模块的学生学习画像，利用神经网络模型对学生的历史成绩
、
作业完成情况和反馈数据进行分析，从中提取学生的知识掌握程度和学习习惯，识别学生的学习盲点和所需的资源类型；行为模式识别：采用隐马尔可夫模型对学生的学习行为，包括登录频率
、
学习时长
、
互动次数进行序列分析，从中识别学生的学习行为模式，学习行为模式包括持续学习
、
零散学习或短时高效学习
。
[0022]进一步的，所述个性化学习地图生成模块具体包括：动态分阶段路径生成：使用卷积神经网络模型动态地将学生的整个学习生涯分为多个阶段，包括“基础掌握”、“中级理解”、“高级应用”和“精通探索”，每个阶段的划分基于学生的学习画像中的知识掌握情况
、
学习速度
、
兴趣点和学习习惯；上下文敏感的资源推荐：使用关联规则学习和协同过滤，为每个学习阶段推荐与学生学习画像最匹配的学习资源，识别学生在某阶段上下文的需求；本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
多用户协同的学前智慧课堂管理系统，其特征在于，该系统包括中央处理单元，还包括：用户界面模块，用于接收教师
、
家长和学生的数据输入并提供查询功能；数据同化模块，采用教师
、
家长和学生的实时输入数据，与已存储的历史数据进行融合，以得到完整的学生学习画像；智能分析模块，该智能分析模块使用从数据同化模块获得的学生学习画像，以识别学生的学习需求
、
行为模式和潜在难点；个性化学习地图生成模块，根据学生的学习画像生成一份详细的学习地图，为学生提供从入门到精通的个性化学习路径和资源推荐；中央处理单元执行系统中各模块的算法，包括数据处理
、
分析
。2.
根据权利要求1所述的多用户协同的学前智慧课堂管理系统，其特征在于，所述用户界面模块具体包括：教师子模块，用于接收教师输入关于学生的出勤
、
作业和表现数据；家长子模块，用于接收家长输入的孩子的家庭学习和健康状况数据；学生子模块，用于接收学生输入的学习感受和疑问数据
。3.
根据权利要求2所述的多用户协同的学前智慧课堂管理系统，其特征在于，还包括云存储模块，该云存储模块用于存储用户输入的数据
、
历史数据和系统产生的学生学习画像及学习地图
。4.
根据权利要求3所述的多用户协同的学前智慧课堂管理系统，其特征在于，所述数据同化模块具体包括：收集用户界面模块中的教师子模块
、
家长子模块和学生子模块提供的实时输入数据，包括学生的出勤
、
作业状态
、
表现
、
家庭学习状况
、
健康状况
、
学习感受和疑问；该数据同化模块将实时数据与云存储模块中存储的对应学生的历史数据进行比对和整合；利用预设的算法对整合后的数据进行处理，以识别和补全缺失或不一致的信息，进而，数据同化模块生成一个详细完整的学生学习画像，该学习画像反映学生的学习历程
、
能力
、
需求和潜在难点，为后续模块提供学生数据分析基础
。5.
根据权利要求4所述的多用户协同的学前智慧课堂管理系统，其特征在于，所述数据同化模块将实时数据与云存储模块中存储的对应学生的历史数据进行比对和整合具体包括：数据校验：首先对实时输入数据执行校验，检查完整性和格式正确性；时间戳对比；数据去重；数据合并：对于分散在多个数据源或由多个用户输入的关于同一学生的数据，进行智能合并；缺失数据填充；数据优化与平滑：为了得到更连贯的学习画像，采用平滑算法对噪声数据进行处理
。6.
根据权利要求5所述的多用户协同的学前智慧课堂管理系统，其特征在于，所述数据通化模块预设的算法包括：
支持向量机：用于识别数据中的模式和异常，当检测到不一致的信息时，通过支持向量机的分类结果进行纠正；
K
‑
均值聚类：对学生的多维数据进行聚类，以发现潜在的学习群组或行为模式，补全学习画像中缺失的信息；深度学习的自编码器：用于识别和补全缺失数据，通过训练，自编码器对缺失的数据进行推测；决策树算法：对数据进行分类和决策，以确定学生的学习阶段和潜在需求
。7.
根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂玲艳，丁红蕾，耿进括，彭盼盼，赵冉，
申请(专利权)人：朗朗教育科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：