基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统及方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统及方法，该系统至少包括：统计模组，用于对所有学生端平时的学习行为进行统计；发布模组，用于通过网络平台发布考试试题和问卷；接收模组，通过该网络平台接收所有学生端的答题结果；关联模组，根据答题结果将该考试试题与统计模组的统计结果进行关联分析；以及分析报告输出模组，根据该关联模组关联分析的结果对考试试题产生并输出试卷分析报告，本发明专利技术主要通过记录学生平时学习的信息，并将这些信息与试卷关联，同时根据预先设定的特定多个题目对错情况与相对应的具体学生情况统计的2n组合排列分析，以帮助教师找出学生平时学习中导致考试失利的原因，进而有利教师提高教学质量。

【技术实现步骤摘要】
基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统及方法
本专利技术涉及一种数据分析系统及方法，特别是涉及一种与平时学习关联的基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统及方法。
技术介绍
随着教学的电子信息化的发展与使用已逐渐深入到教育体系的各个方面。网上电子教学、电子教室已经在很多大中型城市开始得到普及。教师们通过电子教学为学生提供形势各样的“个性化”教学服务，服务的信息量大、知识更全面更快捷，弥补了传统教学的一些不足，成为重要的辅助教学方法，为提高学生的学习和教师的教学水平提供了良好的途径。然而，不论何种形式的教学方式，其目的都是为了提高教学质量，进行更为有效的教学。对于教学质量的检验，考试是其中最为有效的一种方式。教师通过对试卷进行分析，了解学生对知识点的掌握的程度，则又促进教学质量的提高。因此，对试卷进行合理有效的分析是提高教学质量的一个重要环节。然而，在传统的考试中，教师在做学生的试卷分析时，只能统计出每个题目出错的比例，至于某个题目为什么会出错比例高，教师很难找出原因。这是因为这些原因潜藏在学生的平时学习中，教师很难捕捉和记录每个学生平时学习中的影响因素，教师无法捕捉到影响学生学习的关键因素，故而也就无法对症下药，有效教学。综上所述，可知先前技术之传统的试卷分析方法存在无法有效分析问题，因此实有必要提出改进的技术手段，来解决此一问题。
技术实现思路
为克服上述现有技术存在的不足，本专利技术的主要目的在于提供一种试卷分析系统及方法，其通过记录学生平时学习的信息，并将这些信息与试卷关联，帮助教师找出学生平时学习中导致考试失利的原因，进而有利教师提高教学质量。为达上述及其它目的，本专利技术提供一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，至少包括:统计模组，用于对所有学生端平时的学习行为进行统计；发布模组，用于通过一网络平台发布考试试题和问卷；接收模组，通过该网络平台接收所有学生端的答题结果；关联模组，根据答题结果将该考试试题与统计模组的统计结果进行关联分析；以及分析报告输出模组，根据该关联模组关联分析的结果对该考试试题产生并输出一试卷分析报告。进一步地，该统计模组用于对每位学生平时学习中的做题数量、做题时间长短、知识点出错率及学生完成作业的情况进行统计。进一步地，该试卷分析报告包括根据预先设定的特定多个题目对错情况与相对应的具体学生情况统计的排列组合分析。进一步地，该关联模组将统计结果与答题结果作关联分析，给出与考试相关的平时学习的指标，并计算出各指标与考试成绩的相关系数。进一步地，该指标包括平时完成布置作业的情况、学生所做的不同难度系数的题目的数量。为达到上述及其他目的，本专利技术还提供一种基于2组合算法的数据跟踪分析及电子服务方法，该方法包括如下步骤:对每位学生平时的学习行为监测并统计建模；利用一网络平台发布考试试题和问卷；接收每位学生对该考试试题的答题结果；根据答题结果对该考试试题与统计结果进行关联分析；以及根据关联分析结果产生并输出一试卷分析报告。进一步地，该对每位学生平时的学习行为监测并统计建模的步骤中的学习行为包括每位学生平时学习中的做题数量、做题时间长短、知识点出错率及学生完成作业的情况。进一步地，该试卷分析报告包括根据预先设定的特定多个题目对错情况与相对应的具体学生情况统计的排列组合分析。进一步地，该根据答题结果对该考试试题与统计结果进行关联分析的步骤包括将统计结果与答题结果作关联分析，给出与考试相关的平时学习的指标，并计算出各指标与考试成绩的相关系数。进一步地，该指标包括平时完成布置作业的情况、学生所做的不同难度系数的题目的数量。与现有技术相比，本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统及方法利用互联网的时效性和高速性，通过记录统计学生平时学习的信息，将平时学习的信息与考试信息进行关联，以帮助教师做试卷分析，找出学生平时学习中导致考试失利的原因，以利于教师捕捉影响学生学习的关键因素，有效教学，提高教学质量。【附图说明】图1为本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统之系统架构图；图2为本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务方法的步骤流程图。【具体实施方式】以下通过特定的具体实例并结合【附图说明】本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其它优点与功效。本专利技术亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本专利技术的精神下进行各种修饰与变更。图1为本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统之系统架构图。如图1所示，本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，应用于一网络平台，其至少包括统计模组10、发布模组11、接收模组12、关联模组13以及分析报告输出模组14。其中，统计模组10用于对学生平时的学习行为进行统计，即统计每位学生平时学习中的做题数量、做题时间长短、知识点出错率及学生完成作业的情况进行统计，更具体地说，统计模组10会统计每一单元课程学习中每位学生的做题数量、做题时间长短、知识点出错率及完成作业的情况；发布模组11用于提供教师通过一网络平台发布考试试题和问卷；接收模组12用于通过该网络平台接收每位学生对考试试题的答题结果；关联模组13根据答题结果将考试试题与统计模组10的统计结果进行关联分析，具体来说，关联模组13将平时学习(统计模组10的统计结果)与考试(答题结果)作关联分析，会给出与考试相关的平时学习的指标，如平时完成布置作业的情况、学生所做的不同难度系数的题目的数量等，以及计算出学生做联系的次数、回答讨论题的次数、学生心情值等指标与考试成绩的相关系数；分析报告输出模组14则用于产生一分析报告输出，在此需说明的是,分析报告输出模组14输出的该试卷分析报告包括根据预先设定的特定多个题目对错情况与相对应的具体学生情况统计的排列组合分析，例如第2、4、10题做对或者做错的学生是哪几位，以及第3、5题做对同时第8题做错的学生是哪几位，方便教师作出分析找出具体原因。图2为本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务方法的步骤流程图。如图2所示，本专利技术一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务方法，包括如下步骤:对每位学生平时的学习行为监测并进行统计建模(步骤201)，如统计每位学生平时学习中的做题数量、做题时间长短、知识点出错率及学生完成作业的情况；利用一网络平台发布考试试题和问卷(步骤202);接收每位学生对考试试题的答题结果(步骤203);根据答题结果对考试试题与统计结果进行关联分析(步骤204)，具体来说，将平时学习(统计模组10的统计结果)与考试(答题结果)作关联分析，会给出与考试相关的平时学习的指标，如平时完成布置作业的情况、学生所做的不同难度系数的题目的数量等，以及计算出学生做联系的次数、回答讨论题的次数、学生心情值等指标与考试成绩的相关系数；根据关联分析结果产生分析报告输出(步骤205)。综上所述，本专利技术一种基于2组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统及方法利用互联网的时效性和高速性，通过记录统计学生平时学习的信息，将平时学习的信息与考试信息进行关联，以帮助教师做试卷分析，找出学生平时学习中导致考试失利的原因，以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，至少包括：统计模组，用于对所有学生端平时的学习行为进行统计；发布模组，用于通过一网络平台发布考试试题和问卷；接收模组，通过该网络平台接收所有学生端的答题结果；关联模组，根据答题结果将该考试试题与统计模组的统计结果进行关联分析；以及分析报告输出模组，根据该关联模组关联分析的结果对该考试试题产生并输出一试卷分析报告。

【技术特征摘要】
1.一种基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，至少包括: 统计模组，用于对所有学生端平时的学习行为进行统计； 发布模组，用于通过一网络平台发布考试试题和问卷； 接收模组，通过该网络平台接收所有学生端的答题结果； 关联模组，根据答题结果将该考试试题与统计模组的统计结果进行关联分析；以及分析报告输出模组，根据该关联模组关联分析的结果对该考试试题产生并输出一试卷分析报告。2.如权利要求1所述的基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，其特征在于:该统计模组用于对每位学生平时学习中的做题数量、做题时间长短、知识点出错率及学生完成作业的情况进行统计。3.如权利要求1所述的基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，其特征在于:该试卷分析报告包括根据预先设定的特定多个题目对错情况与相对应的具体学生情况统计的排列组合分析。4.如权利要求1所述的基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，其特征在于:该关联模组将统计结果与答题结果作关联分析，给出与考试相关的平时学习的指标，并计算出各指标与考试成绩的相关系数。5.如权利要求4所述的基于2n组合算法的数据跟踪分析及电子服务系统，其特征在于:该指标包括平时完成布置作业的情况、学生所做的不同难度系数的题目的数量...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞晓鸿，
申请(专利权)人：俞晓鸿，陈德人，吴华，
类型：发明
国别省市：