【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及教育，具体为一种工程教育认证辅助系统。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展和物联网(iot)的广泛应用，工程教育认证的重要性日益凸显，传统的工程教育评估过程繁琐且耗时，依赖于大量的人工审核和比对，不仅效率低下，而且难以保证评估的准确性和一致性，全球范围内，abet和eur-ace权威机构制定了详细的工程教育标准，以确保教育质量与国际接轨，然而，这些标准的复杂性和多样性给教育机构的认证工作带来了巨大挑战。
2、传统的工程教育认证系统存在多个显著的缺点，人工审核过程繁琐且容易出错，特别是在面对大量复杂的教学资料和标准文档时，审核人员很难保证评估的全面性和准确性，由于缺乏有效的自动化分析手段，教育机构往往需要投入大量的人力和时间来完成认证准备工作，增加了认证成本和周期，传统的人工审核方式存在主观性强、耗时长、效率低等问题，难以全面、准确地反映教育机构的教学质量与标准符合度，因此，开发一种工程教育认证辅助系统显得尤为重要。
技术实现思路
1、本专利技术的目的为了弥补现有...
【技术保护点】
1.一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，该系统包括全球标准集成库、自动化分析引擎、深度内容比对和教学目标与能力培养评估、可视化报告生成与持续优化与反馈机制：
2.根据权利要求1所述一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，所述全球标准集成库明确需要纳入集成库的全球及地区性工程教育标准，包括但不限于ABET、EUR-ACE，使用集合的概念来表示，设标准集合为S，ABET标准为S1，EUR-ACE标准为S2，则S＝{S1,S2}，针对每个选定的标准，进行全面的数据收集，包括标准的文档、规范、要求，对收集到的数据进行整理和分类，设计数据库结构来存储整理后的数据，将...
【技术特征摘要】
1.一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，该系统包括全球标准集成库、自动化分析引擎、深度内容比对和教学目标与能力培养评估、可视化报告生成与持续优化与反馈机制：
2.根据权利要求1所述一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，所述全球标准集成库明确需要纳入集成库的全球及地区性工程教育标准，包括但不限于abet、eur-ace，使用集合的概念来表示，设标准集合为s，abet标准为s1，eur-ace标准为s2，则s＝{s1,s2}，针对每个选定的标准，进行全面的数据收集，包括标准的文档、规范、要求，对收集到的数据进行整理和分类，设计数据库结构来存储整理后的数据，将整理分类后的数据录入到数据库中，计算录入数据的准确，对录入的数据进行验证和优化，对建立好的集成库进行测试和评估，定期对集成库进行维护和更新。
3.根据权利要求1所述一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，所述自动化分析引擎将全球标准集成库中的工程教育标准数据导入到自动化分析引擎中，对数据进行清洗和格式化，设计并实现一个专门用于解析工程教育标准要求的模块，这些模块应具备识别、分类和提取关键信息的能力，针对课程体系、实验项目、实习经历、教学目标及能力培养目标关键领域，自动化分析引擎启动后，根据预设的解析规则和算法，对导入的标准数据进行遍历，对于每一条标准或要求，引擎会识别其所属领域，提取出关键信息，并将这些信息存储到系统内部的数据结构中，将解析出的各项要求数据进行整合，建立它们之间的关联关系，构建一个全面的、结构化的工程教育标准分析模型。
4.根据权利要求3所述一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，所述自动化分析引擎根据用户需求，将自动化分析引擎的解析结果以可视化报告、数据表格、图表多种形式进行输出，报告应清晰展示各项标准的具体要求、关键信息点以及它们之间的关联关系，帮助用户快速理解并评估工程教育标准的符合度和质量，对自动化分析引擎进行性能测试，评估其解析速度、准确率和稳定性指标，根据测试结果和用户反馈，对引擎进行迭代优化，提升解析效率、准确性和用户体验，及时对分析引擎进行升级和扩展。
5.根据权利要求1所述一种工程教育认证辅助系统，其特征在于，所述深度内容比对从教育机构获取课程大纲、实验报告、实习记录教学资料的电子版或扫描件，必要时进行人工审核或数据清洗，对收集到的数据进行清洗和预处理，根据语言特性进行分词，并处理标点符号，统一文本格式，使用nlp技术提取关键信息，设从课程大纲中提取的关键信息集合为kc＝{kc1,kc2,…,kcq}，从实验报告中提取的关键信息集合为ke＝{ke1,ke2,…,ker}，从实习记录中提取的关键信息集合为ki＝{ki1,ki2,…,kis}，设定工程教育标准要求的集合为s＝{s1,s2,…,st}，将提取的关键信息与标准要求进行比对，设比对的相似度函数为sim(ki,sj)，用于计算关键信息ki与标准要求sj的相似度，根据比对结果，将其分为直接对应项和潜在关联项，设直接对应项集合为d＝{d1,d2,…,du}，潜在关联项集合为p＝{p1,p2,…,pv}，评估比对结果的准确性和可靠性，其中|dcorrect|和|pcorrect|分别是正确分类到直接对应项集合和潜在关联项集合的元素数量，|d|和...
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