【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及教学管理技术，尤其涉及一种基于多元行为数据的云端教学质量评价方法及系统。
技术介绍
1、随着在线教育和云计算技术的发展，云端教学模式日益普及。教学质量评价是保障云端教学效果的重要手段，传统的教学质量评价主要依赖于学生的考试成绩和教师的主观评价，难以全面反映云端教学过程的多元性和复杂性。因此，亟需一种能够综合利用多源行为数据，客观量化云端教学质量的评价方法和系统。
2、现有的教学质量评价大多采用单一维度的评价指标，如考试成绩、学生满意度等，难以全面衡量云端教学的多元质量要素。同时，现有技术侧重于事后的总结性评价，缺乏对云端教学过程的实时监测和反馈改进机制。
3、因此，现有技术尚未提供一种适用于云端教学场景的、能够综合利用多元行为数据进行全方位质量评价与反馈优化的技术方案。针对上述技术问题，本专利技术提供了一种基于多元行为数据的云端教学质量评价方法及系统，通过采集教师教学行为数据、学生学习行为数据以及师生互动行为数据等多源异构数据，构建云端教学质量的多维度评价指标体系，实现云端教学全过程的客观化、精细化...
【技术保护点】
1.一种基于多元行为数据的云端教学质量评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，收集学习者的学习风格数据，利用预先训练的学习风格分类模型对学习者进行学习风格分类包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用学习者学习风格图对学习风格分类模型进行训练，通过训练好的学习风格分类模型对学习者进行学习风格分类包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述个性化教学质量评价指标体系，构建多任务学习评价模型，将不同学习风格的评价任务视为子任务模型，通过从云端学习平台收集学习者行为数据和结果数据并...
【技术特征摘要】
1.一种基于多元行为数据的云端教学质量评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，收集学习者的学习风格数据，利用预先训练的学习风格分类模型对学习者进行学习风格分类包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用学习者学习风格图对学习风格分类模型进行训练，通过训练好的学习风格分类模型对学习者进行学习风格分类包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述个性化教学质量评价指标体系，构建多任务学习评价模型，将不同学习风格的评价任务视为子任务模型，通过从云端学习平台收集学习者行为数据和结果数据并进行预处理，得到学习者的学习风格特征，根据学习者的学习风格特征动态调用相应子任务模...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘宁，陈志，严韩文，严庆武，
申请(专利权)人：杭州熠品智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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