【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及网络课程管理，具体是一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统及方法。
技术介绍
1、网络课程是通过互联网等在线渠道进行教育教学的一种形式，它通过网络展示某门学科的教学内容及实施的教学活动，是信息时代条件下课程新的表现形式，网络课程通常指课程视频，随着互联网的普及和发展，网络课程已成为人们学习的重要方式之一；
2、现有的网络课程共享平台在课程管理、学习体验等方面仍存在诸多不足，不仅难以将同类型的所有网络课程进行合理排序，还难以针对不同用户向其精准推送所匹配类型的网络课程，不利于提高用户的学习效果和满意度，且无法合理分析并准确判断网络课程共享平台的管理难易状况，不利于保证网络课程共享平台的安全稳定运行，智能化程度低；
3、针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统及方法，解决了现有技术不仅难以将同类型的所有网络课程进行合理排序，还难以针对不同用户向其精准推送所匹配类型的网络课程，且无法合理分析并准确判断网络课程共享平台的管理难易状况，智能化程度低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，包括网络课程共享平台，其中，网络课程共享平台包括课程制作上传模块、课程分类模块、课程搜索模块、学习进度跟踪模块和课程智能排序模块；
4、课程制作上传模块利用云计算技术提供课程素材的上传、
5、课程分类模块对课程库中的网络课程进行分类，课程搜索模块为用户提供搜索功能，用户根据关键词、课程分类和讲师姓名进行搜索，以查找所需网络课程；学习进度跟踪模块用于记录用户的学习进度，包括已完成的课程章节、学习时长和完成度，并向用户反馈其针对相应网络课程的学习进度；
6、课程智能排序模块获取到课程库中网络课程的所有类型，获取划归到相应类型的所有网络课程，并将相应网络课程标记为分析对象i，且i为大于1的自然数；通过将分析对象i进行课程排序优先级评估分析以得到课程排序评估值，按照课程排序评估值的数值由大到小的顺序对相应类型的所有网络课程进行排序，优先推荐相应类型中排序靠前的网络课程，并使相应类型的网络课程按照排序由上而下进行分布。
7、进一步的，课程排序优先级评估分析的具体分析过程如下：
8、采集到分析对象i被添加至课程库中的日期，将当前日期与被添加至课程库中的日期进行时间差计算得到课程存时值；采集到历史阶段针对分析对象i进行学习的所有用户，将针对分析对象i进行学习的用户总数量标记为课程阅析值，并采集到相应用户进行分析对象i的课程完成度，以及将课程完成度与相应的预设课程完成度阈值进行数值比较，若课程完成度超过预设课程完成度阈值，则将相应用户标记为分析对象i的关联用户，且将关联用户的数量与课程阅析值进行比值计算得到关联户析值；
9、获取到针对分析对象i的所有负面评价信息，将负面评价信息的条数与评价总条数的比值标记为负面评价占况值，以及采集到关联用户的负面评价信息的条数与评价总条数的比值并将其标记为高参考负评值；通过将课程存时值、课程阅析值、关联户析值、负面评价占况值和高参考负评值进行数值计算得到分析对象i的课程排序评估值。
10、进一步的，网络课程共享平台还包括课程评价管理模块，网络课程评价管理模块用于提供课程评价功能，并对用户针对相应网络课程的评价信息进行保存，且识别出相应网络课程中的负面评价信息，并将相应网络课程中的负面评价信息经网络课程共享平台发送至课程智能排序模块。
11、进一步的，网络课程共享平台还包括课程精准推荐模块，课程精准推荐模块获取到在网络课程共享平台进行学习的所有用户，将对应用户标记为p，且p为大于1的自然数；设定学习监测周期，通过分析确定用户p在学习监测周期内的最适兴趣类型，并在用户登录时将其最适兴趣类型中的相应网络课程推荐给用户p。
12、进一步的，通过分析确定用户p在学习监测周期内的最适兴趣类型的具体过程如下：
13、采集到学习监测周期内用户p登录网络课程共享管理平台的学习过程中涉及的所有网络课程类型，通过分析获取到学习监测周期内用户p针对相应网络课程类型的兴趣评析值；按照兴趣评析值的数值由大到小的顺序将学习监测周期内用户p在学习过程中涉及的网络课程类型进行排序，将位于首位的网络课程类型标记为用户p的最适兴趣类型。
14、进一步的，兴趣评析值的分析获取方法如下：
15、将学习监测周期内用户p在网络课程共享管理平台的学习总时长标记为学习总时值，将学习监测周期内用户p针对相应网络课程类型的课程学习总次数并将其标记为目标学频值，以及采集到每次学习的时长并将其标记为单次学时值，将单次学时值与预设单次学时阈值进行数值比较，将超过预设单次学时阈值的单次学时值的数量与目标学频值进行比值计算得到高持频占值；
16、且将学习监测周期内用户p针对相应网络课程类型的所有单次学时值进行求和计算得到目标学时值，且将目标学时值与学习总时值的比值标记为目标时况值；通过将学习监测周期内用户p针对相应网络课程类型的目标学频值、目标时况值和高持频占值进行数值计算得到兴趣评析值。
17、进一步的，网络课程共享平台还包括共享平台管理分析模块，共享平台管理分析模块通过分析以判断网络课程共享平台的运行管理难易程度，并生成平台易管信号或平台难管信号，且将平台易管信号或平台难管信号经网络课程共享平台发送至平台维护管理端。
18、进一步的，共享平台管理分析模块的具体分析过程如下：
19、采集到网络课程共享平台的注册用户数量，以及采集到网络课程共享平台的注册用户增速值，设定检测周期，并在检测周期内设定若干个检测时段，采集到检测时段内在线用户数量的最大值和在线用户数量的平均值并将其分别标记为在线人幅值和在线人况值，将在线人幅值和在线人况值与预设在线人幅阈值和预设在线人况阈值分别进行数值比较，若在线人幅值或在线人况值超过对应预设阈值，则将对应检测时段标记为拥挤时段；
20、获取到检测周期内拥挤时段的数量并将其标记为拥挤时况值，并通过运行风险性检评分析以得到风险表析值，通过将注册用户数量、注册用户增速值、拥挤时况值和风险表析值进行数值计算得到管理分析值，将管理分析值与预设管理分析阈值进行数值比较，若管理分析值超过预设管理分析阈值，则生成网络课程共享平台的平台难管理信号，若管理分析值未超过预设管理分析阈值，则生成网络课程共享平台的平台易管理信号。
21、进一步的，运行风险性检评分析的具体分析过程如下：
22、采集到相应检测时段内网络课程共享平台受到网络攻击的次数并将其标记为攻击频况值，以及采集到每次的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，包括网络课程共享平台，其中，网络课程共享平台包括课程制作上传模块、课程分类模块、课程搜索模块、学习进度跟踪模块和课程智能排序模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，课程排序优先级评估分析的具体分析过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，网络课程共享平台还包括课程评价管理模块，网络课程评价管理模块用于提供课程评价功能，并对用户针对相应网络课程的评价信息进行保存，且识别出相应网络课程中的负面评价信息，并将相应网络课程中的负面评价信息经网络课程共享平台发送至课程智能排序模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，网络课程共享平台还包括课程精准推荐模块，课程精准推荐模块获取到在网络课程共享平台进行学习的所有用户，将对应用户标记为p，且p为大于1的自然数；设定学习监测周期，通过分析确定用户p在学习监测周期内的最适兴趣类型，并在用户登录时将其最适兴趣类型中的相应网
5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，通过分析确定用户p在学习监测周期内的最适兴趣类型的具体过程如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，兴趣评析值的分析获取方法如下：
7.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，网络课程共享平台还包括共享平台管理分析模块，共享平台管理分析模块通过分析以判断网络课程共享平台的运行管理难易程度，并生成平台易管信号或平台难管信号，且将平台易管信号或平台难管信号经网络课程共享平台发送至平台维护管理端。
8.根据权利要求7所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，共享平台管理分析模块的具体分析过程如下：
9.根据权利要求8所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，运行风险性检评分析的具体分析过程如下：
10.一种基于互联网的网络课程智慧共享管理方法，其特征在于，该方法采用如权利要求1-9任意一项所述的基于互联网的网络课程智慧共享管理系统。
...【技术特征摘要】
1.一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，包括网络课程共享平台，其中，网络课程共享平台包括课程制作上传模块、课程分类模块、课程搜索模块、学习进度跟踪模块和课程智能排序模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，课程排序优先级评估分析的具体分析过程如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，网络课程共享平台还包括课程评价管理模块，网络课程评价管理模块用于提供课程评价功能，并对用户针对相应网络课程的评价信息进行保存，且识别出相应网络课程中的负面评价信息，并将相应网络课程中的负面评价信息经网络课程共享平台发送至课程智能排序模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的网络课程智慧共享管理系统，其特征在于，网络课程共享平台还包括课程精准推荐模块，课程精准推荐模块获取到在网络课程共享平台进行学习的所有用户，将对应用户标记为p，且p为大于1的自然数；设定学习监测周期，通过分析确定用户p在学习监测周期内的最适兴趣类型，并在用户登录时将其最适兴趣类型中的相应网络课程推荐给用...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑先文，姚伟伟，王贤福，
申请(专利权)人：深圳市华师兄弟教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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