CN105243146A - 基于移动终端的智能教学方法及系统 - Google Patents

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陈双辉
李向荣
陈军
朱九扬
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    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/25Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G06F16/254Extract, transform and load [ETL] procedures, e.g. ETL data flows in data warehouses
    • GPHYSICS
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    • G09BEDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B5/00Electrically-operated educational appliances

Abstract

本发明一种基于移动终端的智能教学方法及系统,所述方法包括在移动终端上分别加载或存储家长用户程序、老师用户程序、学生用户程序,各学生用户、家长用户、老师用户分别通过移动终端上的用户程序跟踪、记录学生的学习状况,不仅包括考试、测评等客观数据,还包括一些主观的评价,例如性格特点,团队合作特点等。通过后台程序对所记录的海量数据进行数据挖掘、分析处理,得到学生知识水平总结和学习路径指导。

Description

基于移动终端的智能教学方法及系统
技术领域
本发明涉及一种基于移动终端的智能教学方法及系统。
背景技术
智能教学系统,是通过互联网计算机人工模拟技术整合全国工作在一线的特、高级教师和教学专家的教学资源和教研成果进行科学分析、智能判断及有目的地提供即时、有效、全面且针对性的教学。
智能教学系统可以智能发现学生和教师在学习和教学中的不易发现的盲点,并智能扫除盲点,可以减轻学生的学习负担,提高教师的教学效率,最终达到提高学生学习成绩的目的。
现有技术在构建学生模块的时候基于学生的考试、测评来评估学生的水平。这种方式在以前大数据挖掘技术得到普遍应用之前尚可,但是现在,随着数据分析技术成熟,对于学生的信息也需要多维度收集,仅仅是学生参加的考试、测评的结果来评估学生过于片面,无法更好指导系统根据学生状况提供最适合学生的学习方法、路径和建议。所以本发明利用移动设备结合后台系统能够收集学生日常学习的记录、轨迹,交给智能教学系统做进一步数据挖掘处理,构建学生当前状态,提供学习路径指导学生到达下一个目标状态。在整个过程中,随着用户数量增加,数据更加广泛,可以对教学模块和专家模块做调优。
目前智能教学系统的学生数据来源基本局限于考试、测评结果,维度少,信息窄,不利于综合评估学生的学习状态。
发明内容
针对上述问题,本发明提供一种基于移动终端的智能教学方法。
为达到上述发明目的,本发明基于移动终端的智能教学方法,所述移动终端包括加载或存储有学生模块用户应用程序的学生移动终端、加载或存储有老师模块用户应用程序的老师移动终端以及加载或存储有家长模块用户应用程序的家长移动终端;
各学生用户、家长用户、老师用户分别通过移动终端上的相应的用户程序输入相应场景中的关于学生多维评估数据,通过后台程序对所述测评数据进行处理,得到学生知识水平总结和学习路径指导,并通过移动终端反馈给各学生用户、家长用户和老师用户。
进一步地,所述的学生多维评估数据包括在校内学习中,学生的考试成绩、课堂表现、学习上的优劣势、与其他学生的合作等评估数据;
学生校外辅导的表现情况、学生性格特点、作业完成情况、兴趣特长;在校内外的个人表现、错题集、兴趣爱好、学习目标、理想。
为达到上述发明目的,本发明基于移动终端的智能教学系统,包括移动终端以及后台服务终端,
移动终端,包括加载或存储有学生模块用户应用程序的学生移动终端、加载或存储有老师模块用户应用程序的老师移动终端以及加载或存储有家长模块用户应用程序的家长移动终端;所述移动终端用于老师、家长和学生使用,用把学生的多维评估录入系统,并对数据做分析,生成学生的当前状态报告反馈给老师、学生和家长;
所述后台服务终端包括:
API接口层,用于为移动端提供底层服务,提供录入数据的接口;
业务处理层,用于实现各种评价服务,这一层通过面向服务的架构(SOA),设计各个评价模块,用于处理录入的各个场景下的学生的评估数据;
数据持久层,用于把对学生的评估数据中结构化数据存储在数据库中,把非结构化数据存为文件,其中所述结构化数据包括考试成绩,所述非结构化数据包括错题集;
数据预处理层,用于通过ETL抽取、转换、加载操作把数据库中和文件中的数据处理后放进数据仓储,为后续的数据挖掘做准备;
数据分析层,用于对数据仓储中的大数据进行数据挖掘,通过专家模块和教学模块分析出学生的当前的知识和今后学习路径。
有益效果:
与现有相关技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明利用目前流行的移动设备,充分采集学生日常的多个维度学习信息,构建学生模块,从而让智能教学系统能够更加精确的针对学生安排自适用的学习。
附图说明
图1是本发智能教学系统框图;
图2是本发明利用移动设备构建学生模块的用例和交互示意图;
图3是本发明学生模块的系统架构;
图4是本发明学生初始录入系统后学生模块的应用流程;
图5是本发明评价事件驱动学生模块的应用流程。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。
智能教学系统,是通过互联网计算机人工模拟技术整合全国工作在一线的特、高级教师和教学专家的教学资源和教研成果进行科学分析、智能判断及有目的地提供即时、有效、全面且针对性的教学。
智能教学系统可以智能发现学生和教师在学习和教学中的不易发现的盲点,并智能扫除盲点,可以减轻学生的学习负担,提高教师的教学效率,最终达到提高学生学习成绩的目的。
本发明基于移动终端的智能教学方法,所述移动终端包括加载或存储有学生模块用户应用程序的学生移动终端、加载或存储有老师模块用户应用程序的老师移动终端以及加载或存储有家长模块用户应用程序的家长移动终端;
各学生用户、家长用户、老师用户分别通过移动终端上的相应的用户程序输入相应场景中的关于学生多维评估数据,通过后台程序对所述测评数据进行处理,得到学生知识水平总结和学习路径指导,并通过移动终端反馈给各学生用户、家长用户和老师用户。
各学生用户、家长用户、老师用户分别通过移动终端上的相应的用户程序输入相应场景中的关于学生多维评估数据,通过后台程序对所述测评数据进行处理,得到学生知识水平总结和学习路径指导,并通过移动终端反馈给各学生用户、家长用户和老师用户。例如,在校内学习中,老师用户可以通过老师端的移动终端输入学生的考试成绩、课堂表现、学习上的优劣势、与其他学生的合作等评估数据;家长用户可以通过家长端的移动终端输入学生平时校外辅导的表现情况、从家长角度看到的学生性格特点、作业完成情况、兴趣特长等评估数据;学生用户则可以通过学生端的移动终端输入平时在校内外的个人表现、错题集、兴趣爱好、学习目标、理想和其它自我认知相关的评估数据。在得到这些数据后,系统的学生模块会做数据挖掘和分析,通过和专家模块、教学模块的接口,得到学生目前的状况报告,以及在目前专家模块中所处的状态,并给出朝向新目标前进的路径的建议。
本发明基于移动终端的智能教学系统,包括移动终端以及后台服务终端,
移动终端,包括加载或存储有学生模块用户应用程序的学生移动终端、加载或存储有老师模块用户应用程序的老师移动终端以及加载或存储有家长模块用户应用程序的家长移动终端。
移动终端,用于老师、家长和学生使用,用以把学生的多维评估录入系统,并对数据做分析,生成学生的当前状态报告反馈给老师、学生和家长。通过和其它模块的接口,经过专家模块和教学模块提供该学生以后学习的路径和下一个状态。本系统主要有以下几层架构;
API接口层,用于为移动端提供底层服务,提供录入数据的接口,比如老师端的接口提供录入考试成绩录入、校内表现录入等;家长端的接口提供录入课外辅导情况、家庭作业情况等录入;学生端的接口提供录入兴趣爱好、学习目标等录入。数据种类详见图2。
业务处理层,用于实现各种评价服务,这一层通过面向服务的架构(SOA),设计各个评价模块,用于处理录入的各个场景下的学生的评估数据;
数据持久层,用于把对学生的评估数据中结构化数据存储在数据库中,比如考试成绩等;把非结构化数据存为文件,比如错题集等;
数据预处理层,用于通过ETL抽取、转换、加载操作把数据库中和文件中的数据处理后放进数据仓储,为后续的数据挖掘做准备;
数据分析层,这是学生模块中最重要的部分。用于对数据仓储中的大数据进行数据挖掘,分析出学生的当前的知识和今后学习路径。对学生的数据挖掘主要分为行为层面——比如学生在课堂上的表现行为等,认知层面——比如学生的目前的知识水平以及基于表现行为推论出学生现在的知识水平、状态,以及学生的自我层面——比如性格、兴趣、理想等。数据分析完成后,通过智能教学系统中的专家模块和教学模块分析当前学生的状态和专家系统中的状态对应情况,根据已定规则分配动态模型,提供行动计划、决策,以及将会到达的下个目标状态。
图1是一个标准智能教学系统所包含的模块——学生模块,专家模块,教学模块和接口模块。每个模块任务不同,其中学生模块在任何一个智能教学系统中都是核心模块,区分一个教学系统是智能教学系统还是计算机辅助教学系统的因素就是该系统是否能根据每个学生所具备的学习特点从而制定个性化学习方案、指导。
图2,学生模块的构建在现有系统中一般采用考试测评等手段考评学生的水平,并针对性安排教学。这种方式并不全面,特别是无法完全反应学生的兴趣,特长,平时的课堂表现,课后表现,老师及家长对学生的主观性评价等非常重要的信息。随着移动设备的流行,利用移动设备,充分采集学生日常的学习信息,使得数据更加广泛、全面,构建学生模块,从而让智能教学系统能够更加精确的针对学生安排自适用的学习。
老师用户可以通过老师端的移动终端输入学生的考试成绩、课堂表现、学习上的优劣势、与其他学生的合作等评估数据;家长用户可以通过家长端的移动终端输入学生平时校外辅导的表现情况、从家长角度看到的学生性格特点、作业完成情况、兴趣特长等评估数据;学生用户则可以通过学生端的移动终端输入平时在校内外的个人表现、错题集、兴趣爱好、学习目标、理想和其它自我认知相关的评估数据。
老师、家长、学生可以利用移动终端互动以更好地对学生各方面的数据评估,确认,最大限度保证数据来源的权威性和数据准确性。
为了支撑图2所示的用例和交互,本发明设计了如图3所示的系统架构。该架构分为多层,主要包括客户端,业务处理层,数据分析,数据持久层等。
1)移动端/Web提供UI给老师、家长和学生使用,用以把评估录入系统。
2)API接口层为移动端提供底层服务。
3)业务处理层实现各种评价服务,这一层可以通过面向服务的架构(SOA),灵活设计各个评价模块,方便增加新的评价模块。
4)数据持久层把结构化数据存储在数据库中,把非结构化数据存为文件。
5)数据预处理层通过ETL操作把上述数据库中和文件中的数据处理后放进数据仓储。
6)学生模块的数据分析层对数据仓储中的大数据进行数据挖掘,分析出学生的当前的知识和今后学习路径。
7)智能教学系统中的其它模块也会用到学生模块中的数据分析结果,比如专家系统。学生模块中的分析结果可以修正专家系统中的知识库。
如图4所示,在学生初始录入系统后,通过各方利用学生模块提供的应用对学生的评价评估,把数据录入系统并启动学生模块的数据挖掘,通过和其它模块的合作,给出该生的知识水平的总结和后续学习的路径指导。
如图5所示,在日常学习中,只要各方有新的评价、评估通过学生端提供的应用录入数据,均可以启动新一轮的数据分析,结合其它模块,重新给出该生的知识水平的总结和后续学习的路径指导。
对本发明应当理解的是,以上所述的实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细的说明,以上仅为本发明的实施例而已,并不用于限定本发明,凡是在本发明的精神原则之内,所作出的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内,本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于移动终端的智能教学方法,其特征在于:所述移动终端包括加载或存储有学生模块用户应用程序的学生移动终端、加载或存储有老师模块用户应用程序的老师移动终端以及加载或存储有家长模块用户应用程序的家长移动终端;
各学生用户、家长用户、老师用户分别通过移动终端上的相应的用户程序输入相应场景中的关于学生多维评估数据,通过后台程序对所述测评数据进行处理,得到学生知识水平总结和学习路径指导,并通过移动终端反馈给各学生用户、家长用户和老师用户。
2.根据权利要求1所述的基于移动终端的智能教学方法,其特征在于:所述的学生多维评估数据包括在校内学习中,学生的考试成绩、课堂表现、学习上的优劣势、与其他学生的合作等评估数据;
学生校外辅导的表现情况、学生性格特点、作业完成情况、兴趣特长;在校内外的个人表现、错题集、兴趣爱好、学习目标、理想。
3.一种基于移动终端的智能教学系统,其特征在于:包括移动终端以及后台服务终端,
移动终端,包括加载或存储有学生模块用户应用程序的学生移动终端、加载或存储有老师模块用户应用程序的老师移动终端以及加载或存储有家长模块用户应用程序的家长移动终端;所述移动终端用于老师、家长和学生使用,用把学生的多维评估录入系统,并对数据做分析,生成学生的当前状态报告反馈给老师、学生和家长;
所述后台服务终端包括:
API接口层,用于为移动端提供底层服务,提供录入数据的接口;
业务处理层,用于实现各种评价服务,这一层通过面向服务的架构(SOA),设计各个评价模块,用于处理录入的各个场景下的学生的评估数据;
数据持久层,用于把对学生的评估数据中结构化数据存储在数据库中,把非结构化数据存为文件,其中所述结构化数据包括考试成绩,所述非结构化数据包括错题集;
数据预处理层,用于通过ETL抽取、转换、加载操作把数据库中和文件中的数据处理后放进数据仓储,为后续的数据挖掘做准备;
数据分析层,用于对数据仓储中的大数据进行数据挖掘,通过专家模块和教学模块分析出学生的当前的知识和今后学习路径。
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