CN104881738A - 应用于思想政治教学的智能系统 - Google Patents
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Abstract
一种应用于思想政治教学的智能系统,该系统包括中心服务器组群、管理设备、学生终端、教师终端、网络接口,所述中心服务器组群内包括教学策略数据服务器、专家知识数据服务器、试题数据服务器以及学生数据服务器,所述中心服务器组群在所述管理设备的控制下通过所述网络接口与所述学生终端、所述教师终端进行数据交换。
Description
技术领域
本发明属于智能设备领域,特别涉及一种应用于思想政治教学的智能系统。
背景技术
现有的思想政治教学模式有以“教”为主,以“学”为主,还有一种则是“双主”教学模式。在“双主”的思想政治教学模式中,既发挥教师的主导作用,又要充分体现学生的主观能动性,也即是介于以“教”为主和以“学”为主两种模式中间的一种教学模式。它不强调某一方的中心地位,因此,在这种教学模式中,要根据学生、学习内容和学习资源等多种因素的不同情况确定它们的结合方式,这样才能使得系统达到最理想的教学效果。在互联网时代,为了在思想政治教育中,提高教学质量、增强教学效率,迫切应用于思想政治教学的智能系统,而根据当前的网络教学的发展现状以及理论基础,想要建立一个思想政治教学的智能系统是非常困难的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种应用于思想政治教学的智能系统,在考虑到网络教学的发展趋势以及模块技术的特点的同时,结合系统自身的需求,引入模块技术以及数据挖掘技术使系统智能化的程度尽可能的高。
为了实现上述目的,本发明的技术方案为:一种应用于思想政治教学的智能系统,该系统包括中心服务器组群、管理设备、学生终端、教师终端、网络接口,所述中心服务器组群内包括教学策略数据服务器、专家知识数据服务器、试题数据服务器以及学生数据服务器,所述中心服务器组群在所述管理设备的控制下通过所述网络接口与所述学生终端、所述教师终端进行数据交换。
所述教学策略数据服务器:从思想政治老师那里提取教学策略,在系统使用的过程中根据思想政治教学效果进行添加和删除,构成教学策略矩阵A,进行量化,
其中a1表示教学要求,分为了解、理解、掌握三个级别;a2表示重点级别,按照从轻到重分为五个级别;a3表示难点级别、按照从易到难分为五个级别;a4表示教学方法、分为提示、示例、复习、讲述、详讲五个级别;a5表示练习要求,分为识记、理解、运用三个级别;a6表示进度要求,分为降低进度、正常进度、提高进度。
所述教学策略数据服务器在学生选择学习课程时根据学生的具体情况,生成选择矩阵B,
B=[b1 b2 b3 b4 b5 b6],
其中,bi=[bi1 bi2 bi3 bi4 bi5]T,i=1......6,表示对教学要求、重点级别、难点级别、教学方法、练习要求、进度要求的级别选择,其中,bij=1(j=选定级别),bij=0(j≠选定级别),j=1...5,并生成要求矩阵C,C=A×B。
所述专家知识数据服务器用于存放包括网页、作业、工具书、视频、图片在内的思想政治教学领域的教师及专家知识,登录到该系统的学生可以访问浏览这些内容,教师和管理者则能够修改添加内容。
所述试题数据服务器存放包括思想政治考核试卷、思想政治课程章节练试题构成的试题库,学生学习完一个思想政治知识单元后,所述试题数据服务器从试题库中提取试题,对学生进行测试,对测试结果进行批改,保存结果,计算得分,并将测试结果和得分反馈给所述教师终端和所述学生终端。
所述试题数据服务器通过所述学生终端获取的认知指标确定相应的组卷参数,自动组出一份符合要求的思想政治试卷及标准答案。试卷以XML格式保存成正式的考卷,供学生考试使用。在所述学生终端中以HTML的方式呈现该试卷,并通过表单来输入试卷答案,学生提交答卷后,运行阅卷系统来批阅考卷。
所述试题数据服务器还执行统计与分析的功能,其包括,对题目难度、区分度、迷惑答案效力、知识点上的归一化得分;对学生情况分析,明确学生处于什么样的位置;获知学生变化趋势,按时间顺序作一个关思想政治于考试成绩的历史追踪;记录题库与学生之间的联机交互情况,记录并分析学生有意义的反应信息;分析思想政治课程资源和教学过程分析,通过多次考试成绩的累积,以思想政治知识元为单位,分析学生在各知识元上的得分情况。
所述学生数据服务器存储学生注册信息、学生当前状态信息、学生学习档案信息、学生认知信息。
所述学生数据服务器通过比较学生行为与所述专家知识数据服务器的专家行为,结合上述各类信息,对学生进行智能模拟,建立学生模型。
所述管理设备在系统初始化的时候对整个思想政治教学情况作宏观调控,从全局的角度协调其它各部分,主动获得其它部分的数据资料,并自动生成相关的管理数据,包括学生数据和教师数据,协助管理者进行有效快速的反应。
如图2所示,所述教师终端包括探测器、功能模块、教师终端的通信模块、教师终端的控制模块、效应器、知识库,所述教师终端的控制模块控制所述教师终端的通信模块与所述网络接口进行数据交换,所述教师终端的控制模块控制所述功能模块进行思想政治教师的信息登录、信息查询、信息删除的功能,所述知识库中存储有思想政治教师对学生的评价规则和矫正方案,所述感应器为键盘、麦克风,教师通过所述感应器进行输入。
所述教师终端对所述专家知识数据服务器中的专家知识进行有效整理,包括对知识点进行编辑,确定知识点的优先次序,形成知识结构图,合理组织思想政治教学章节中的知识点,添加、修改或删除章节,对所述试题数据服务器的试题库进行管理,完成对试题的添加、修改、删除。
如图3所示,所述学生终端包括学生终端的感应器、学生终端的功能模块、学生终端的知识库、学生终端的控制模块、学生终端的通信模块、学生终端的能力测定模块,所述学生终端的控制模块控制所述学生终端的通信模块与所述网络接口进行数据交换,所述学生终端的控制模块控制所述功能模块进行学生的信息登录、信息查询、信息删除的功能,所述知识库中存储有学生的学习记录、错误记录、测试记录、学习历史以及练习记录,所述感应器为键盘、麦克风,学生通过所述感应器进行输入。
本发明的有益效果:
1)良好的人机接口和交互性。
2)具有较为全面的教学功能。
3)教学策略的量化处理,使教师和管理者更加直观的管理,实现了精细化管理;
3)根据学生的学习情况利用模块在多个教学策略中选择一个合适的教学策略,更加灵活;
4)让学生很方便的进行资料搜索、课件搜索。
5)具有较完善的学生模型、教师模型,并使用数据挖掘技术对学生的数据进行分析整理,获取有用的教学策略提供给管理者和教师。
附图说明
图1为本发明的系统框图;
图2为本发明的教师终端结构图;
图3为本发明的学生终端结构图;
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。
本发明的实施例参考图1-3所示。
如图1所示,一种应用于思想政治教学的智能系统,该系统包括中心服务器组群、管理设备、学生终端、教师终端、网络接口,所述中心服务器组群内包括教学策略数据服务器、专家知识数据服务器、试题数据服务器以及学生数据服务器。
所述中心服务器组群在所述管理设备的控制下通过所述网络接口与所述学生终端、所述教师终端进行数据交换;
所述网络接口为LAN、WiFi、VPN、GSM、CDMA;
所述学生终端和所述教师终端为便携式电脑、笔记本电脑、掌上电脑、智能手机、电子阅读器、IP电子相机;
所述教学策略数据服务器:从思想政治老师那里提取的教学策略,在系统使用的过程中根据思想政治教学效果进行添加和删除,构成教学策略矩阵A,进行量化,
其中a1表示教学要求,分为了解、理解、掌握三个级别;a2表示重点级别,按照从轻到重分为五个级别;a3表示难点级别、按照从易到难分为五个级别;a4表示教学方法、分为提示、示例、复习、讲述、详讲五个级别;a5表示练习要求,分为识记、理解、运用三个级别;a6表示进度要求,分为降低进度、正常进度、提高进度。
所述教学策略数据服务器在学生学生选择学习课程时根据学生的具体情况,生成选择矩阵B,
B=[b1 b2 b3 b4 b5 b6],
其中,bi=[bi1 bi2 bi3 bi4 bi5]T,i=1......6,表示对教学要求、重点级别、难点级别、教学方法、练习要求、进度要求的级别选择,其中,bij=1(j=选定级别),bij=0(j≠选定级别),j=1...5,并生成要求矩阵C,C=A×B。
根据要求矩阵C有针对性地指导学生学习,实现思想政治的个性化教学和因材施教,分析和预测指定学生的学习能力,根据学生能力信息、自身知识库中具有的教学方法和教学策略,选择合适的思想政治知识点组成知识单元,并且选择针对性的思想政治教学方法,指导学生学习。
所述专家知识数据服务器:用于存放包括网页、作业、工具书、视频、图片在内的思想政治教学领域的教师及专家知识,登录到该系统的学生可以访问浏览这些内容,教师和管理者则能够修改添加内容。
所述专家知识数据服务器作为系统全部知识的来源,被系统其它部分频繁调用,以实时完成学生行为响应,通过知识库生成相应的问题、任务以及解释;通过同步问题解答预期学生行为与实际学生行为之间的比较,评价学生知识掌握情况以及学习状态、学习方式偏好。
所述试题数据服务器:存放包括思想政治考核试卷、思想政治课程章节练试题构成的试题库,学生学习完一个思想政治知识单元后,所述试题数据服务器从试题库中提取试题,对学生进行测试,对测试结果进行批改,保存结果,计算得分,并将测试结果和得分反馈给所述教师终端和所述学生终端。
其中,试题库是按照一定的思想政治教育测量理论,在计算机系统中实现的思想政治题目的集合,首先建立系统的数学模型,然后确定试题的属性指标以及试题的组成结构,再组织思想政治教师编写试题,组织大量的被试样本进行抽样测试,对试题参数标注的有效性进行校正。
所述试题数据服务器通过所述学生终端获取的认知指标确定相应的组卷参数,自动组出一份符合要求的思想政治试卷及标准答案。试卷以XML格式保存成正式的考卷,供学生考试使用。在所述学生终端中以HTML的方式呈现该试卷,并通过表单来输入试卷答案,学生提交答卷后,运行阅卷系统来批阅考卷。
所述试题数据服务器还执行统计与分析的功能,其包括,对题目难度、区分度、迷惑答案效力、知识点上的归一化得分;对学生情况分析,明确学生处于什么样的位置;获知学生变化趋势,按时间顺序作一个关思想政治于考试成绩的历史追踪;记录题库与学生之间的联机交互情况,记录并分析学生有意义的反应信息;分析思想政治课程资源和教学过程分析,通过多次考试成绩的累积,以思想政治知识元为单位,分析学生在各知识元上的得分情况。
所述学生数据服务器:存储学生注册信息、学生当前状态信息、学生学习档案信息、学生认知信息。
学生注册信息是学生的个人资料,包括姓名、年龄、学号、身份证号码、教育程度、个人特征、E-mail、学习情况、学习时间、当前水平、所学专业、学习兴趣、学习能力、学习风格,此部分信息是系统为学生提供个性化学习环境、学习内容和学习建议的最原始的依据。
学生当前状态信息则是指学生注册后登录系统时,系统根据学生的访问自动添加的状态信息,包括登录时间、登录次数、学生积分、登录IP、累计在线时长、学生等级、剩余余额。
学生学习档案信息则是学生进入课程学习后,每次与系统交互信息、学习路径的记录、在学习过程中的表现,包括当前学习知识点、学习时长、本次访问路径、学习历史、测试历史、测试的断点信息。
学生认知状态信息,反映学生对知识体系的掌握情况,通过学习诊断、推理机制或模糊评价方法推断出学生目前的学习能力,确定其认知状态,从而提供个性化的学习指导。
所述学生数据服务器通过比较学生行为与所述专家知识数据服务器的专家行为,结合上述各类信息,对学生进行智能模拟,建立学生模型。
使用数据挖掘对学生模型进行分析,包括以下四个环节:
1.数据收集:对存放在所述学生数据服务器上的日志数据进行采集,日志数据为学生与站点之间的交互记录,内容包括学生IP地址、学生ID、学生请求访问的URL页面、请求方法、访问时间、传输协议、传输字节数、错误代码、代理服务器日志浏览器端日志、注册信息、学生会话信息、交易信息、COOkie中的信息、学生查询、鼠标点击流;
2.数据预处理:把采集到的学生的日志信息转化为适合数据挖掘的可靠的精确的数据,剔除冗余的日志数据,补全不完整的日志数据,明确模糊的日志数据,提供干净、准确、简洁的数据,其主要包括以下几步:
2.1数据清洗:删除日志数据中与数据挖掘不相关的冗余的信息,将学生IP地址、学生ID、学生请求访问的URL页面及访问时间之外的其他辅助信息,找出学生的共同访问模式。
2.2学生识别:使用学生注册信息进行学生识别如果没有相关注册信息则认为是新学生,如果发现所述学生终端的浏览器软件或者操作系统发生改变时,则认为是新学生,如果发现学生正在请求的页面,不能从已访问的任何页面到达,则认为是新学生。
2.3会话识别:使用时间戳衡量同一学生访问的页面跨越时间,把每一学生访问的页面分成能体现学生浏览行为的片段,当学生访问页面时间差超过了时间戳时,则认为学生开始了一个新的会话,如果学生在连续浏览一些知识点页面后,超过时间戳的范围后再访问别的页面,把前面所连续访问的页面作为一个页面集,如果在时间戳的范围之内接着访问了其他页面,那就计入同一个会话中,优选将时间戳设置为20分钟。
2.4路径补全:由于存在所述学生终端缓存,当学生在所述学生终端使用浏览器的后退功能时会产生路径信息不完整的描述。解决这一类问题的方法类似于学生识别,如果一个页面请求信息与该学生上次请求的页面没有直接的链接关系,可以查看参考日志文件来决定这个页面来自于哪个页面的链接。
2.5事务识别:事务识别建立在对学生会话识别的基础上,依据数据挖掘任务的需求将事务做分割或合并处理,使其适合于数据挖掘需求的分析,以一组事务列表或一些参数作为输入条件,输出为一组与输入同格式的事务列表,采用参考时长法、最大前向参考或时间窗法三种分割方法来实现事务识别。
3.聚类分析
按照学生层次、学习特征、学习兴趣进行分类,发现有效的学习模式,确定不同类型学生的知识需求,调整相应的教学内容和策略,提高学生模型的智能性,为各种学生群体提供有针对性的服务。
聚类分析分为学生聚类和网页聚类两种,学生聚类主要是想把所有学生划分成许多组,是要挖掘出具有相似浏览模式的学生,在同一学生聚类中的学生表现出相似的浏览模式,学生聚类通常被用于电子商务或者个性化服务的应用中;网页聚类则是发现具有相关内容的页面,同一聚类中的页面在内容上有着紧密的联系,这对网页搜索引擎等应用非常有用。
所述管理设备:在系统初始化的时候对整个思想政治教学情况作宏观调控,从全局的角度协调其它各部分,主动获得其它部分的数据资料,并自动生成相关的管理数据,包括学生数据和教师数据,协助管理者进行有效快速的反应。
定期的收集各个部分的状态信息,以确保各个部分正常的工作。管理部分在系统的运行过程中始终存在,在学生或者教师登录系统时,创建相应的学生或者教师的相关信息。
如图2所示,所述教师终端包括探测器、功能模块、教师终端的通信模块、教师终端的控制模块、效应器、知识库,所述教师终端的控制模块控制所述教师终端的通信模块与所述网络接口进行数据交换,所述教师终端的控制模块控制所述功能模块进行思想政治教师的信息登录、信息查询、信息删除的功能,所述知识库中存储有思想政治教师对学生的评价规则和矫正方案,所述感应器为键盘、麦克风,教师通过所述感应器进行输入。
所述教师终端是教师与整个教学体系的接口,将来自学生的信息和请求传递给教师,将教师的反馈信息以及指示传给系统,主动从学生信息库中获得学生学习状况,从所述教学策略数据服务器中提出适合于该学生的教学策略,决定思想政治教学内容,从所述专家知识数据服务器中选取相应课件以供思想政治教学,教师通过所述教师终端之间的合作解决思想政治教学中的难题,根据思想政治教学效果以及知识库中的推理规则,不断总结出新的思想政治教学策略上传至并实施,如果评价良好,则将该思想政治教学策略上传所述教学策略数据服务器,同时,将一些过时的或教学效果差的思想政治教学策略从所述教学策略数据服务器中删除。
教师通过所述教师终端根据实际情况组织思想政治教学,包括对教学素材库、教学策略库修改或选择,根据矫正方案来矫正学习方法,根据评价规则来评价学生的学习情况。
对学生的学习行为进行管理和协调,根据从所述学生数据服务器传来的学生资料进行智能推理,从所述教学策略数据服务器中提取并选择最佳教学策略为学生进行教学和指导。
所述教师终端对所述专家知识数据服务器中的专家知识进行有效整理,包括对知识点进行编辑,确定知识点的优先次序,形成知识结构图,合理组织思想政治教学章节中的知识点,添加、修改或删除章节,对所述试题数据服务器的试题库进行管理,完成对试题的添加、修改、删除。
如图3所示,所述学生终端包括学生终端的感应器、学生终端的功能模块、学生终端的知识库、学生终端的控制模块、学生终端的通信模块、学生终端的能力测定模块,所述学生终端的控制模块控制所述学生终端的通信模块与所述网络接口进行数据交换,所述学生终端的控制模块控制所述功能模块进行学生的信息登录、信息查询、信息删除的功能,所述知识库中存储有学生的学习记录、错误记录、测试记录、学习历史以及练习记录,所述感应器为键盘、麦克风,学生通过所述感应器进行输入。
学生通过所述学生终端登录并开始思想政治学习,同时,所述学生数据服务器生成一个学生模型监控学生的思想政治学习状态,所述学生终端在思想政治学习时,根据学生的个人爱好和使用习惯提供友好的学习界面;在测试过程中,调用所述试题数据服务器的试题库对学生进行测试并且控制学习或测试时间,在测试后,所述教师终端对测试题进行批阅。
以上所述实施方式仅表达了本发明的一种实施方式,但并不能因此而理解为对本发明范围的限制。应当指出,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:该系统包括中心服务器组群、管理设备、学生终端、教师终端、网络接口,所述中心服务器组群内包括教学策略数据服务器、专家知识数据服务器、试题数据服务器以及学生数据服务器,所述中心服务器组群在所述管理设备的控制下通过所述网络接口与所述学生终端、所述教师终端进行数据交换;
所述教学策略数据服务器从思想政治老师那里提取教学策略,在系统使用的过程中根据思想政治教学效果进行添加和删除,构成教学策略矩阵A,进行量化,
其中a1表示教学要求,分为了解、理解、掌握三个级别;a2表示重点级别,按照从轻到重分为五个级别;a3表示难点级别、按照从易到难分为五个级别;a4表示教学方法、分为提示、示例、复习、讲述、详讲五个级别;a5表示练习要求,分为识记、理解、运用三个级别;a6表示进度要求,分为降低进度、正常进度、提高进度;
所述教学策略数据服务器在学生学生选择学习课程时根据学生的具体情况,生成选择矩阵B,
B=[b1 b2 b3 b4 b5 b6],
其中,bi=[bi1 bi2 bi3 bi4 bi5]T,i=1......6,表示对教学要求、重点级别、难点级别、教学方法、练习要求、进度要求的级别选择,其中,bij=1(j=选定级别),bij=0(j≠选定级别),j=1...5,并生成要求矩阵C,C=A×B;
所述专家知识数据服务器用于存放包括网页、作业、工具书、视频、图片在内的思想政治教学领域的教师及专家知识,登录到该系统的学生可以访问浏览这些内容,教师和管理者则能够修改添加内容;
所述试题数据服务器存放包括思想政治考核试卷、思想政治课程章节练试题构成的试题库,学生学习完一个思想政治知识单元后,所述试题数据服务器从试题库中提取试题,对学生进行测试,对测试结果进行批改,保存结果,计算得分,并将测试结果和得分反馈给所述教师终端和所述学生终端;
所述学生数据服务器存储学生注册信息、学生当前状态信息、学生学习档案信息、学生认知信息,所述学生数据服务器通过比较学生行为与所述专家知识数据服务器的专家行为,结合上述各类信息,对学生进行智能模拟,建立学生模型;
所述管理设备在系统初始化的时候对整个思想政治教学情况作宏观调控,从全局的角度协调其它各部分,主动获得其它部分的数据资料,并自动生成相关的管理数据,包括学生数据和教师数据,协助管理者进行有效快速的反应;
所述教师终端包括探测器、功能模块、教师终端的通信模块、教师终端的控制模块、效应器、知识库,所述教师终端的控制模块控制所述教师终端的通信模块与所述网络接口进行数据交换,所述教师终端的控制模块控制所述功能模块进行思想政治教师的信息登录、信息查询、信息删除的功能,所述知识库中存储有思想政治教师对学生的评价规则和矫正方案,所述感应器为键盘、麦克风,教师通过所述感应器进行输入;
所述学生终端包括学生终端的感应器、学生终端的功能模块、学生终端的知识库、学生终端的控制模块、学生终端的通信模块、学生终端的能力测定模块,所述学生终端的控制模块控制所述学生终端的通信模块与所述网络接口进行数据交换,所述学生终端的控制模块控制所述功能模块进行学生的信息登录、信息查询、信息删除的功能,所述知识库中存储有学生的学习记录、错误记录、测试记录、学习历史以及练习记录,所述感应器为键盘、麦克风,学生通过所述感应器进行输入。
2.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述中心服务器组群在所述管理设备的控制下通过所述网络接口与所述学生终端、所述教师终端进行数据交换;所述网络接口为LAN、WiFi、VPN、GSM、CDMA;所述学生终端和所述教师终端为便携式电脑、笔记本电脑、掌上电脑、智能手机、电子阅读器、IP电子相机。
3.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述专家知识数据服务器作为系统全部知识的来源,被系统其它部分频繁调用,以实时完成学生行为响应,通过知识库生成相应的问题、任务以及解释;通过同步问题解答预期学生行为与实际学生行为之间的比较,评价学生知识掌握情况以及学习状态、学习方式偏好。
4.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述试题数据服务器的试题库是按照一定的思想政治教育测量理论,在计算机系统中实现的思想政治题目的集合,首先建立系统的数学模型,然后确定试题的属性指标以及试题的组成结构,再组织思想政治教师编写试题,组织大量的被试样本进行抽样测试,对试题参数标注的有效性进行校正;
所述试题数据服务器通过所述学生终端获取的认知指标确定相应的组卷参数,自动组出一份符合要求的思想政治试卷及标准答案。试卷以XML格式保存成正式的考卷,供学生考试使用。在所述学生终端中以HTML的方式呈现该试卷,并通过表单来输入试卷答案,学生提交答卷后,运行阅卷系统来批阅考卷;
所述试题数据服务器还执行统计与分析的功能,其包括,对题目难度、区分度、迷惑答案效力、知识点上的归一化得分;对学生情况分析,明确学生处于什么样的位置;获知学生变化趋势,按时间顺序作一个关思想政治于考试成绩的历史追踪;记录题库与学生之间的联机交互情况,记录并分析学生有意义的反应信息;分析思想政治课程资源和教学过程分析,通过多次考试成绩的累积,以思想政治知识元为单位,分析学生在各知识元上的得分情况。
5.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述学生注册信息是学生的个人资料,包括姓名、年龄、学号、身份证号码、教育程度、个人特征、E-mail、学习情况、学习时间、当前水平、所学专业、学习兴趣、学习能力、学习风格,此部分信息是系统为学生提供个性化学习环境、学习内容和学习建议的最原始的依据;
所述学生当前状态信息则是指学生注册后登录系统时,系统根据学生的访问自动添加的状态信息,包括登录时间、登录次数、学生积分、登录IP、累计在线时长、学生等级、剩余余额;
所述学生学习档案信息则是学生进入课程学习后,每次与系统交互信息、学习路径的记录、在学习过程中的表现,包括当前学习知识点、学习时长、本次访问路径、学习历史、测试历史、测试的断点信息;
所述学生认知状态信息,反映学生对知识体系的掌握情况,通过学习诊断、推理机制或模糊评价方法推断出学生目前的学习能力,确定其认知状态,从而提供个性化的学习指导。
6.根据权利要求5所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:使用数据挖掘对所述学生模型进行分析,包括以下四个环节:
步骤1,数据收集:对存放在所述学生数据服务器上的日志数据进行采集,日志数据为学生与站点之间的交互记录,内容包括学生IP地址、学生ID、学生请求访问的URL页面、请求方法、访问时间、输协议、传输字节数、错误代码、代理服务器日志浏览器端日志、注册信息、学生会话信息、交易信息、COOkie中的信息、学生查询、鼠标点击流;
步骤2,数据预处理:把采集到的学生的日志信息转化为适合数据挖掘的可靠的精确的数据,剔除冗余的日志数据,补全不完整的日志数据,明确模糊的日志数据,提供干净、准确、简洁的数据:
步骤3,聚类分析,按照学生层次、学习特征、学习兴趣进行分类,发现有效的学习模式,确定不同类型学生的知识需求,调整相应的教学内容和策略,提高学生模型的智能性,为各种学生群体提供有针对性的服务;聚类分析分为学生聚类和网页聚类两种,学生聚类把所有学生划分成许多组,挖掘出具有相似浏览模式的学生,在同一学生聚类中的学生表现出相似的浏览模式;网页聚类则是发现具有相关内容的页面,同一聚类中的页面在内容上有着紧密的联系。
7.根据权利要求6所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述步骤2的数据预处理包括以下几步:
步骤2.1,数据清洗:删除日志数据中与数据挖掘不相关的冗余的信息,将学生IP地址、学生ID、学生请求访问的URL页面及访问时间之外的其他辅助信息,找出学生的共同访问模式;
步骤2.2,学生识别:使用学生注册信息进行学生识别如果没有相关注册信息则认为是新学生,如果发现所述学生终端的浏览器软件或者操作系统发生改变时,则认为是新学生,如果发现学生正在请求的页面,不能从已访问的任何页面到达,则认为是新学生;
步骤2.3,会话识别:使用时间戳衡量同一学生访问的页面跨越时间,把每一学生访问的页面分成能体现学生浏览行为的片段,当学生访问页面时间差超过了时间戳时,则认为学生开始了一个新的会话,如果学生在连续浏览一些知识点页面后,超过时间戳的范围后再访问别的页面,把前面所连续访问的页面作为一个页面集,如果在时间戳的范围之内接着访问了其他页面,那就计入同一个会话中,优选将时间戳设置为20分钟;
步骤2.4,路径补全:由于存在所述学生终端缓存,当学生在所述学生终端使用浏览器的后退功能时会产生路径信息不完整的描述。解决这一类问题的方法类似于学生识别,如果一个页面请求信息与该学生上次请求的页面没有直接的链接关系,可以查看参考日志文件来决定这个页面来自于哪个页面的链接;
步骤2.5,事务识别:事务识别建立在对学生会话识别的基础上,依据数据挖掘任务的需求将事务做分割或合并处理,使其适合于数据挖掘需求的分析,以一组事务列表或一些参数作为输入条件,输出为一组与输入同格式的事务列表,采用参考时长法、最大前向参考或时间窗法三种分割方法来实现事务识别。
8.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述管理设备定期的收集各个部分的状态信息,以确保各个部分正常的工作,所述管理设备在在学生或者教师登录系统,创建相应的学生或者教师的相关信息。
9.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:所述教师终端是教师与整个教学体系的接口,将来自学生的信息和请求传递给教师,将教师的反馈信息以及指示传给系统,主动从学生信息库中获得学生学习状况,从所述教学策略数据服务器中提出适合于该学生的教学策略,决定思想政治教学内容,从所述专家知识数据服务器中选取相应课件以供思想政治教学,教师通过所述教师终端之间的合作解决思想政治教学中的难题,根据思想政治教学效果以及知识库中的推理规则,不断总结出新的思想政治教学策略上传至并实施,如果评价良好,则将该思想政治教学策略上传所述教学策略数据服务器,同时,将一些过时的或教学效果差的思想政治教学策略从所述教学策略数据服务器中删除;
教师通过所述教师终端根据实际情况组织思想政治教学,包括对教学素材库、教学策略库修改或选择,根据矫正方案来矫正学习方法,根据评价规则来评价学生的学习情况;
对学生的学习行为进行管理和协调,根据从所述学生数据服务器传来的学生资料进行智能推理,从所述教学策略数据服务器中提取并选择最佳教学策略为学生进行教学和指导;
所述教师终端对所述专家知识数据服务器中的专家知识进行有效整理,包括对知识点进行编辑,确定知识点的优先次序,形成知识结构图,合理组织思想政治教学章节中的知识点,添加、修改或删除章节,对所述试题数据服务器的试题库进行管理,完成对试题的添加、修改、删除。
10.根据权利要求1所述的一种应用于思想政治教学的智能系统,其特征在于:学生通过所述学生终端登录并开始思想政治学习,同时,所述学生数据服务器生成一个学生模型监控学生的思想政治学习状态,所述学生终端在思想政治学习时,根据学生的个人爱好和使用习惯提供友好的学习界面;在测试过程中,调用所述试题数据服务器的试题库对学生进行测试并且控制学习或测试时间,在测试后,所述教师终端对测试题进行批阅。
Priority Applications (1)
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