一种基于课制造技术

本发明专利技术涉及职业教育技术领域，具体为一种基于课

【技术实现步骤摘要】
一种基于课、教、产、城融合的职业教育体系和方法


[0001]本专利技术涉及职业教育
，尤其涉及一种基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系及方法
。

技术介绍

[0002]职业教育
是关注职业教育方法和技术应用的领域
。
它涵盖了各种培训
、
教育工具和技术，用于提供学生在特定职业领域所需的技能
、
知识和实践经验
。
这个领域侧重于培养学生具备特定职业技能，以便他们能够在工作场所中胜任特定职位，提高就业机会
。
[0003]其中，职业教育体系是一个完整的教育体系，旨在为学生提供与特定职业领域相关的实际技能
、
知识和素养
。
它包括教育机构
、
课程设置
、
实践培训
、
教学方法和评估体系，确保学生能够在特定职业领域中取得成功
。
职业教育体系的主要目的是培养学生在特定职业领域具备所需的技能和知识，使他们能够胜任相关职位
。
这种培养旨在满足行业和市场的需求，帮助学生顺利进入并成功融入职场
。
为了实现这个目标，职业教育体系通过定制化课程
、
实践经验
、
行业合作
、
教学技术和评估认证等手段来确保学生能够掌握特定职业领域的技能并适应工作环境
。
通过职业教育体系的培训，学生能够解决实际问题，提高职业发展的效果，并为市场和行业提供对应的高素质职业人才
。
[0004]在现有的职业教育体系中，现有体系往往忽视学生的个体差异，提供的学习内容和路径较为固定，难以满足不同学生的需求
。
其次，缺乏有效的自适应评估机制，导致学生可能长时间处于学习困境中而无法得到及时的帮助
。
此外，传统的职业教育体系多依赖线下资源，而线上资源和工具的整合度不高，使得学习的连贯性和灵活性受限
。
在职业规划方面，现有体系往往缺乏对行业趋势和薪资趋势的分析，使学生在毕业后可能面临职业选择的困境
。
智能招聘方面，许多现有体系仅提供固定的职位信息，而没有针对学生的能力和兴趣进行个性化的职位推荐，降低了招聘的精准度
。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系及方法
。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系包括个性化学习模块
、
自适应评估模块
、
融合学习模块
、
质量评估模块
、
实时互动模块
、
职业规划模块
、
智能招聘模块；
[0007]所述个性化学习模块基于学生的学习数据，采用协同过滤算法和推荐体系技术，进行学习资源和路径的匹配，生成个性化学习路径；
[0008]所述自适应评估模块基于个性化学习路径，使用数据分析和机器学习算法，进行学生学习表现的分析和调整，生成个性化学习反馈；
[0009]所述融合学习模块基于个性化学习反馈，结合线上和线下资源，应用在线教育技
术与学习管理体系，进行融合式学习设计，生成融合学习方案；
[0010]所述质量评估模块基于融合学习方案，运用数据分析与质量评估模型，对多维度教育指标进行综合评估，生成职业教育质量报告；
[0011]所述实时互动模块基于职业教育质量报告，利用网络通信和多媒体技术，为学生和教师提供实时互动的平台，生成实时互动环境；
[0012]所述职业规划模块基于实时互动环境，采用大数据分析与预测模型，对行业需求和薪资趋势进行分析，生成职业发展规划；
[0013]所述智能招聘模块基于职业发展规划，应用推荐算法与文本挖掘技术，为学生推荐合适的职业岗位，生成个性化职位推荐
。
[0014]作为本专利技术的进一步方案，所述个性化学习模块包括资源推荐子模块
、
学习路径子模块
、
兴趣挖掘子模块；
[0015]所述自适应评估模块包括评估内容子模块
、
反馈方式子模块
、
知识水平子模块；
[0016]所述融合学习模块包括线上资源子模块
、
线下实践子模块
、
融合方案子模块；
[0017]所述质量评估模块包括教学质量子模块
、
就业率子模块
、
满意度子模块；
[0018]所述实时互动模块包括虚拟教室子模块
、
在线协作子模块
、
互动反馈子模块；
[0019]所述职业规划模块包括行业需求子模块
、
薪资水平子模块
、
发展前景子模块；
[0020]所述智能招聘模块包括职位匹配子模块
、
求职者分析子模块
、
招聘信息子模块
。
[0021]作为本专利技术的进一步方案，所述资源推荐子模块基于学生学习数据，采用协同过滤算法，进行资源匹配，生成资源推荐列表；
[0022]所述学习路径子模块基于资源推荐列表，采用推荐体系技术，进行学习路径规划，生成个性化学习路径设计；
[0023]所述兴趣挖掘子模块基于个性化学习路径设计，采用文本挖掘技术，进行兴趣分析，生成个性化学习路径
。
[0024]作为本专利技术的进一步方案，所述评估内容子模块基于个性化学习路径，采用数据分析技术，进行评估内容确定，生成评估内容清单；
[0025]所述反馈方式子模块基于评估内容清单，采用机器学习算法，进行反馈方式分析，生成个性化反馈方式；
[0026]所述知识水平子模块基于个性化反馈方式，采用知识评测技术，进行知识水平评测，生成个性化学习反馈
。
[0027]作为本专利技术的进一步方案，所述线上资源子模块基于个性化学习反馈，采用在线教育技术，进行线上资源整合，生成线上学习资源清单；
[0028]所述线下实践子模块基于线上学习资源清单，采用学习管理体系，进行线下实践设计，生成线下实践方案；
[0029]所述融合方案子模块基于线下实践方案，采用综合设计方法，进行融合方案设计，生成融合学习方案
。
[0030]作为本专利技术的进一步方案，所述教学质量子模块基于课程内容，采用深度学习分析法，进行教育内容评估，生成教学质量分析报告；
[0031]所述就业率子模块基于教学质量分析报告，使用贝叶斯统计法，整合学生的就业数据，生成学生就业率报本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系，其特征在于：所述基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系包括个性化学习模块
、
自适应评估模块
、
融合学习模块
、
质量评估模块
、
实时互动模块
、
职业规划模块
、
智能招聘模块；所述个性化学习模块基于学生的学习数据，采用协同过滤算法和推荐体系技术，进行学习资源和路径的匹配，生成个性化学习路径；所述自适应评估模块基于个性化学习路径，使用数据分析和机器学习算法，进行学生学习表现的分析和调整，生成个性化学习反馈；所述融合学习模块基于个性化学习反馈，结合线上和线下资源，应用在线教育技术与学习管理体系，进行融合式学习设计，生成融合学习方案；所述质量评估模块基于融合学习方案，运用数据分析与质量评估模型，对多维度教育指标进行综合评估，生成职业教育质量报告；所述实时互动模块基于职业教育质量报告，利用网络通信和多媒体技术，为学生和教师提供实时互动的平台，生成实时互动环境；所述职业规划模块基于实时互动环境，采用大数据分析与预测模型，对行业需求和薪资趋势进行分析，生成职业发展规划；所述智能招聘模块基于职业发展规划，应用推荐算法与文本挖掘技术，为学生推荐合适的职业岗位，生成个性化职位推荐
。2.
根据权利要求1所述的基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系，其特征在于：所述个性化学习模块包括资源推荐子模块
、
学习路径子模块
、
兴趣挖掘子模块；所述自适应评估模块包括评估内容子模块
、
反馈方式子模块
、
知识水平子模块；所述融合学习模块包括线上资源子模块
、
线下实践子模块
、
融合方案子模块；所述质量评估模块包括教学质量子模块
、
就业率子模块
、
满意度子模块；所述实时互动模块包括虚拟教室子模块
、
在线协作子模块
、
互动反馈子模块；所述职业规划模块包括行业需求子模块
、
薪资水平子模块
、
发展前景子模块；所述智能招聘模块包括职位匹配子模块
、
求职者分析子模块
、
招聘信息子模块
。3.
根据权利要求2所述的基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系，其特征在于：所述资源推荐子模块基于学生学习数据，采用协同过滤算法，进行资源匹配，生成资源推荐列表；所述学习路径子模块基于资源推荐列表，采用推荐体系技术，进行学习路径规划，生成个性化学习路径设计；所述兴趣挖掘子模块基于个性化学习路径设计，采用文本挖掘技术，进行兴趣分析，生成个性化学习路径
。4.
根据权利要求2所述的基于课
、
教
、
产
、
城融合的职业教育体系，其特征在于：所述评估内容子模块基于个性化学习路径，采用数据分析技术，进行评估内容确定，生成评估内容清单；所述反馈方式子模块基于评估内容清单，采用机器学习算法，进行反馈方式分析，生成个性化反馈方式；所述知识水平子模块基于个性化反馈方式，采用知识评测技术，进行知识水平评测，生成个性化学习反馈
。5.
根据权利要求2所述的基于课
、
教
、
产
、
城融合...

【专利技术属性】
技术研发人员：李旻玥，
申请(专利权)人：济南幼儿师范高等专科学校，
类型：发明
国别省市：