CN105260963A

CN105260963A - 学科素养测评系统

Info

Publication number: CN105260963A
Application number: CN201510778606.2A
Authority: CN
Inventors: 从卫兵; 武汉美; 周成文; 王文胜
Original assignee: Suzhou Zhongke Zhitu Information Technology Co Ltd
Current assignee: Suzhou Zhongke Zhitu Information Technology Co Ltd
Priority date: 2015-11-13
Filing date: 2015-11-13
Publication date: 2016-01-20

Abstract

本发明公开一种学科素养测评系统，包括观测点参数设置模块，数据采集模块和数据存储模块，其中，所述观测点参数设置模块设置为根据接收到的输入信息，生成与学习内容对应的学科素养测评指标体系，存储所述学习内容和所述指标体系的指标参数至所述数据存储模块；所述数据采集模块设置为监测学习内容，记录学习结果，根据所述指标参数和学习结果生成对应的指标数据，存储所述指标数据至所述数据存储模块。本发明的系统根据学科特点设置观测点参数，根据对应学科的指标体系对学生在线学习的相关数据进行采集，以实现对学生在线学习情况的分析，为学生的在线学习与测试提供了有效的支持与帮助。

Description

学科素养测评系统

技术领域

本发明涉及一种基于网络的动态学习监测与评价系统，尤其涉及一种学科素养测评系统。

背景技术

在线教育已经成为人们学习和获取知识的重要途径，而针对在线教育的学习情况进行测评以进一步提高在线教育的质量和水平，是业界迫切的需求。目前，现有的在线学习系统主要通过记录学生的在线学习时间和成绩进行分析，对学生的在线学习效果进行评价。这种测评系统，评价的要素简单、单一，不能有效结合学习过程和学习情况，因而可参考性比较差。因而如何有效的对在线学习进行监测与评价，从而为学生的学习提供支持与帮助，是目前在线教育中亟待解决的难点与重点问题。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种学科素养测评系统，包括观测点参数设置模块，数据采集模块和数据存储模块，其中，

所述观测点参数设置模块设置为根据接收到的输入信息，生成与学习内容对应的学科素养测评指标体系，存储所述学习内容和所述指标体系的指标参数至所述数据存储模块；

所述数据采集模块设置为监测学习内容，记录学习结果，根据所述指标参数和学习结果生成对应的指标数据，存储所述指标数据至所述数据存储模块。

通过本发明的系统，可以根据学习资源的特点，预先在学习内容中设置观测点参数，生成针对该学习内容的学科素养测评指标体系，以实现对学生的在线学习与测试情况进行数据采集，采集的参数数据符合学科特点，能够提供有效的分析依据，能够实现对学生学业基础与学科能力的综合分析和评价，从而可以有助于发现学生的学习潜力，了解学生的学习需求，并通过优化教学方案，合理配置学习资源，促进学生学科能力的发展与提高，为学生的在线学习提供有效的支持与帮助。

在一些实施方式中，所述系统还包括数据处理模块，所述数据处理模块设置为根据接收到的处理请求，获取所述存储的指标数据进行分析与计算，输出测评结果。由此，可以具有根据用户的查看测评结果的请求，实时获取采集的指标数据进行计算分析，将计算结果提供给用户，以帮助用户了解其学习情况和需求，为其在线学习提供支持和帮助。

在一些实施方式中，所述系统还包括可视化处理模块，设置为根据所述指标参数和所述测评结果，将所述测评结果生成可视化图形输出至用户终端。由此，还可以具有将测评结果直观的显示给用户，以方便用户理解和查看的效果。

在一些实施方式中，所述数据采集模块包括数据预处理单元，所述数据预处理单元设置为根据所述指标参数和所述数据处理模块的分析计算数据需求，将记录的所述学习结果进行筛选和计算后存储。根据指标参数和计算需求对采集的数据进行预处理，能够减少后续分析计算的时间，有效提高系统的响应效率。

在一些实施方式中，所述学科包括数学，数学学科素养测评指标体系的所述指标参数包括五个一级指标和十八个二级指标。根据数学学科的特点，设置相应的指标参数，能够实现对数学学科素养的有效测评，帮助学生了解其数学的学科能力水平。

在一些实施方式中，数学学科素养测评指标体系的测评结果包括学科素养评价总值[MQ]、一级因子数值N_l和二级因子数值其中，

[M Q] = Σ_{i = 1; j = a}^{5; e} α_{i} N_{j}, N_{l} = Σ_{i = 1}^{5} β_{i} n_{l_{i}}, n_{l_{i}} = \frac{k_{l_{0}} P_{l_{i}} + k_{l_{1}} R_{l_{i}}}{P_{l_{i}}},

为二级指标对应的相关因子总量，为学习结果中对应的二级指标正因子总量，为概率值和初始值，和β_i为权重系数，l为五个一级指标。由此，可以实现对学生数学学科素养的测评，输出测评结果，体现学生的潜力和需求，以帮助学生调整学习方案，从而进行有效的在线学习。

本发明还提供了一种学科素养测评方法，包括：

接收输入的学习内容和对应的观测点参数，生成学科素养测评指标体系，存储所述学习内容和生成的对应学科素养测评指标体系的指标参数；

监测在线学习内容，实时记录学习结果，根据所述在线学习内容对应的指标参数和所述学习结果生成指标数据存储；

接收数据处理请求，获取存储的所述指标数据进行分析计算，输出测评结果。

通过本发明的方法，可以实现对在线学习与测试的实时监测，通过设置符合学习内容特点的指标体系参数，实时监测采集指标数据，以对学生学业基础与学科能力进行分析和评价，从而可以发现学生的学习潜力，了解学生的学习需求，并通过优化教学方案，合理配置学习资源，促进学生学科能力的发展与提高，为学生的在线学习提供有效的支持与帮助。

在一些实施方式中，所述方法还包括对所述测评结果进行可视化处理，将所述测评结果以图案方式输出。由此，可以实现将测评结果直观的显示给用户，以方便用户理解和查看，用户体验更好更有效。

在一些实施方式中，该方法还包括：

对所述生成的指标数据进行筛选和计算的预处理，存储预处理后的指标数据。

在一些实施方式中，所述学科为数学，所述指标参数包括五个一级指标和十八个二级指标，所述获取存储的对所述指标数据进行分析计算，输出测评结果包括：

根据二级指标计算二级因子数值其中，为二级指标对应的相关因子总量，为学习结果中对应的二级指标正因子总量，为概率值和初始值，为权重系数，l为五个一级指标；

根据所述二级因子数值计算一级因子数值其中，β_i为权重系数，l为五个一级指标；

根据所述一级因子数值N_l计算学科素养评价总值并输出所述科学素养评价总值，其中a、b、c、d、e为五个一级指标参数。由此，可以实现对学生数学学科素养的测评，输出测评结果，体现学生的潜力和需求，以帮助学生调整学习方案，从而进行有效的在线学习。

附图说明

图1为本发明一实施方式的学科素养测评系统的框架图；

图2为图1所示科学素养测评系统中的数学素养测评指标体系图；

图3为本发明一实施方式的学科素养测评方法的流程图；

图4为本发明一实施方式的信息可视化的呈现图形。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。

图1示意性地显示了根据本发明的一种实施方式的学科素养测评系统的框架。如图1所示，该系统包括用户终端1、数据采集模块2、参数设置模块3、数据处理模块4和数据存储模块5。其中，用户终端1(可以是手机、ipad等移动设备，也可以是计算机等终端设备)上包括可视化界面11，通过可视化界面用于提供用户访问的接口，用户可以通过用户终端1的可视化界面登录系统平台进行在线学习与测试，并在学习与测试后看到自己的学科素养测评结果。参数设置模块3设置为根据输入的学习内容和对应的观测点指标参数，生成学科素养测评的指标体系，存储至存储模块5。数据采集模块2设置为对用户进行在线学习与测试的操作进行实时监测，统计和记录相应操作的测试结果，根据设置的观测点指标参数和测试结果，生成学科素养测评指标体系的指标数据存储。数据处理模块4设置为根据存储的指标数据进行分析计算，输出学科素养的测评结果。用户终端1通过现有网络(如局域网或无线网络或互联网)连接到系统平台，利用系统平台提供的学习资源进行在线学习、练习、测试等操作。本发明的测评系统在用户的操作过程中，根据预设的指标参数对在线学习与测试的结果进行实时监测和统计记录，并在完成相应操作后，将统计记录的数据对应存储至学科素养测评指标体系中。当测评系统接收到用户查询测评结果的操作请求时，数据处理模块4根据存储的学科素养测评指标体系及指标数据进行分析计算，输出分析计算结果至可视化界面11。

在实际应用中，专家组根据其提供的学习资源的特点，预先在学习内容中设置观测点指标参数，系统管理员在进行资源录入时，将学习内容及对应的观测点指标参数一同录入。参数设置模块3接收输入信息，将该学习内容和对应的指标参数存储入数据存储模块5，该学习内容及对应的指标参数即为当前学习内容的学科素养测评指标体系。当学生进行在线学习时，通过可视化界面1进入学生界面，进行在线学习与测试。由于本系统平台提供的所有学习内容(如学科知识点、作业、练习及测试题目等)中均预先设置了相应的指标参数，数据采集模块2实时监测学生的在线学习与测试操作，根据预先设置的指标参数，对学生在线学习与测试的相关数据进行记录，即可对学生的学科素养数据进行监测和采集。如对于测试题目的学习内容，预先设置了相应的观测点参数，该参数即是这道题目重点考核的学生的学科能力，学生做对了该道题目，就可以获得相应的参数值，做错了就不能获得相应的参数值。由此，数据采集模块2对学生整个学习和练习过程中的做题和测试情况进行统计和记录，就可以获得针对该套习题或测试的指标参数数据。数据采集模块2中可包括预处理单元21，用于根据分析计算的要求(如根据测评指标体系的指标参数及计算公式)将统计和记录的数据进行筛选和计算后，存入数据库，从而实现对数据的预处理，以减少数据处理模块4的分析与计算时间，提高系统的响应效率。在学生的在线学习与测试操作完成后，系统可以根据用户的查询测评结果的请求，通过数据处理模块4从数据库中读取指标数据进行计算，输出测评结果。

图2示意性地显示了一种实施方式的学科素养测评的指标体系。以学科为数学为例，如图2所示，该指标体系包括五个一级指标和十八个二级指标。五个一级指标包括数学观察力10(可标记为a)、数学记忆力20(标记为b)、数学想象力30(标记为c)、数学思维力40(标记为d)和数学化能力50(标记为e)。十八个二级指标包括数学观察力10下的二级指标数据观察101、图形识别102和逻辑判断103，数学记忆力20下的二级指标概念与性质201、定理与方法202和题型与模式203，数学想象力30下的二级指标空间观念301、图形建构302和初级猜想303，数学思维力40下的二级指标掌握概念401、解题运用402、数学运算403、数学推理404、高级思维405，数学化能力50下的二级指标数形转化501、模型构建502、综合运算503和猜想验证504。该指标体系由数学专家组的专家针对数学的学科特点，预设在相应的学习资源中，由管理员进行录入，由参数设置模块3根据管理员的录入信息，生成相应的学科素养测评的指标体系进行存储。当设置好数学学科的素养测评指标体系的指标参数后，数据采集模块2就可以根据以上参数采集相关数据，并进行预处理和存储。当用户查询测评结果时，数据处理模块4获取存储的相关数据，根据二级指标的相关数据计算二级因子数值根据二级因子数值计算一级因子数值根据一级因子数值N_l计算学科素养评价总值(即测评结果值)并输出科学素养评价总值，其中a、b、c、d、e为五个一级指标参数的相关数据，为测评数据中所包含的相应的二级指标参数的总量，为该测评数据中针对该相应的二级指标参数获得的正因子数量，为概率值和初始值，为权重系数，l为五个一级指标a、b、c、d、e，β_i为权重系数。各参数的设置方法为，a、b、c、d、e、根据采集的测评数据进行确定，例如学生在做练习的过程中，该练习题中所包含的某一相关二级指标参数如概念与性质的总数量为20，而学生做正确的题目中所含的该因子的数量为15，则权重系数则在保证和的总和为100、β_i总和为1的原则下，根据学科特征及学生学业基础进行取值设置。例如，设置权重系数和则根据数据采集模块采集的测评数据中相应的二级指标参数总量和正因子数量就可以分别计算出各一级指标及其对应的二级指标的因子数值，从而获得数学学科的素养测评结果。如对一级指标a(数学观察力)的一级因子数值的计算为权重系数β₁、β₂、β₃、β₄、β₅分别取值为0.28、0.34、0.38、0、0，其二级指标即二级因子数值a₁(数据观察)、a₂图形识别、a₃逻辑判断的计算为权重系数和可以分别取值为32和68。由于，针对不同的学科和不同的学生，该系统的指标体系及参数都会随实际应用而进一步优化和改变，固在此不能一一列举，但可以预见的，通过上述原理和构思(依据预先设置的指标体系，采集测评数据，对指标体系的参数因子和学科素养测评总值进行计算。)实现的学科素养测评系统和方法都属于该发明的保护范围。

优选地，如图1所示，数据采集模块2还包括预处理单元21，用于对采集到的数据进行预处理后，存入数据存储模块5。预处理单元21对采集到的一级指标数据和二级指标数据进行预处理的过程包括：对数据采集模块2记录和统计的所有数据，根据预设的指标体系的指标参数进行筛选，并根据数据处理模块4的处理公式进行计算(如计算二级指标参数总量和正因子数量)，将筛选和计算后的数据对应存储到数据库中。

优选地，如图1所示，该系统还包括信息可视化模块6。信息可视化模块6将数据处理模块4输出的测评结果进行可视化处理，以图形的形式输出至可视化界面1。图4示意性地显示了一种实施方式的信息可视化的呈现图形。如图4所示，以玫瑰图的形式呈现为例，该图像包括五个一级指标参数数学观察力10、数学记忆力20、数学想象力30、数学思维力40和数学化能力50。每个一级指标占据玫瑰图的一个指标轴方向，指标轴的具体长度根据每个一级指标的一级因子数值N_l的计算结果，在玫瑰图500上按刻度值(取值范围为0-100)进行标记。最后将标记后的五个指标因子的取值点连接起来，绘制出测评结果的图像600，输出显示至可视化界面1。由此，用户就可以直观的看到自己的学科素养的各个一级指标的水平和总体水平。需要说明的是，信息可视化模块6主要目的是将测评结果以用户可直观看到的形式呈现，固可视化的呈现形式不局限于本发明实施例的具体呈现方式，也可以为其他图形，如坐标图或矩阵图等，只要能实现本发明目的，都是本发明的保护范围。

本发明的系统，通过设置观测点指标参数，对学生在线练习与学习特征数据进行采集、分析和处理，对学生学科素养与学习能力进行分析和评价，输出学科素养测评结果，为学生在线学习提供有效的支持与帮助。

需要说明的是，本发明实施例的功能模块如参数设置模块3、数据存储模块5、数据采集模块2以及数据处理模块4可以通过现有技术手段的软件或硬件模块实现，，具体实现手段可根据本发明实施例提供的原理和具体实现方案，根据实际应用环境和资源设备情况，进行选择。如数据存储模块5可以选用通用的数据库或存储设备、数据采集模块2可以选用监控和采集器件、数据处理模块4可以选用具有运算和控制功能的微处理器，而各功能模块也可以选择通过现有技术的编程手段进行软件编程实现，只要能实现本发明目的皆可。

图3示意性地显示了本发明一种实施方式的学科素养测评方法的流程。如图3所示，该方法包括：

步骤S301：设置学科素养测评的观测点指标参数。

专家或教师等用户根据上传的学习资源的学科特点，在学习内容中设置观测点指标参数录入。参数设置模块接收用户输入，将学习内容及设置的相关观测点指标参数存储至数据库。

步骤S302：根据设置的观测点指标参数采集测评数据。

数据采集模块监测学生通过系统平台的在线学习过程，记录学习过程的相关数据，如学习时长、学习内容、测试题目数量、答题情况等。

步骤S303：对采集的测评数据进行预处理。

根据在线学习内容对应的预设观测点指标参数，对采集的学习过程的相关数据进行筛选和计算，统计各指标参数对应的测试数据值和指标体系处理公式需要的指标数据，将筛选和统计计算后的相关数据存储至数据库。

步骤S304：对预处理后的数据进行分析计算，输出测评结果。

接收用户发送的查询测评结果的处理请求，数据处理模块从数据库读取存储的相关数据和权重系数，根据公式及分别计算科学素养评价总值、二级指标因子数值和一级指标因子数值输出。其中，公式中各参数的含义和取值，可参照前文叙述，在此不一一赘述。

步骤S305：将计算出的测评结果进行可视化处理后输出。

获取计算得到的科学素养评价总值、二级指标因子数值和一级指标因子数值，对其进行可视化处理，将对应的测评结果以可视化的形式如图形的方式输出。可视化处理的示例和方法，可参照前文叙述，在此不再赘述。

通过上述方法，可以实现对学生的在线学习情况进行学科素养测评，输出测评和分析结果，直观的显示学生的学习能力和学科素养情况，有效支持和帮助学生进行在线学习。并且，通过设置观测点指标参数，可以实现对学生学业基础与学科能力进行分析和评价，从中可以发现学生的学习潜能，了解学生的学习需求，通过优化教学方案，合理配置学习资源，促进学生学科能力的发展与提高。

以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，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

1.学科素养测评系统，包括：观测点参数设置模块，数据采集模块和数据存储模块，其中，

2.根据权利要求1所述的系统，还包括数据处理模块，所述数据处理模块设置为根据接收到的处理请求，获取所述存储的指标数据进行分析与计算，输出测评结果。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述系统还包括可视化处理模块，设置为根据所述指标参数和所述测评结果，将所述测评结果生成可视化图形输出。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述数据采集模块包括数据预处理单元，所述数据预处理单元设置为根据所述指标参数和所述数据处理模块的分析计算数据需求，将记录的所述学习结果进行筛选和计算后存储。

5.根据权利要求1至4任一项所述的系统，其中，所述学科包括数学，数学学科素养测评指标体系的所述指标参数包括五个一级指标和十八个二级指标。

6.根据权利要求5所述的系统，其中，数学学科素养测评指标体系的测评结果包括学科素养评价总值[MQ]、一级因子数值N_l和二级因子数值其中，

[M Q] = Σ_{i = 1; j = a}^{5; e} α_{i} N_{j}, N_{l} = Σ_{i = 1}^{5} β_{i} n_{l_{i}}, n_{l_{i}} = \frac{k_{l_{0}} P_{l_{i}} + k_{l_{1}} R_{l_{i}}}{P_{l_{i}}},

为二级指标对应的相关因子总量，为学习结果中对应的二级指标正因子总量，为概率值和初始值，和β_i为权重系数，l为五个一级指标。