CN105704400B - 一种基于多平台终端和云服务的学习系统及其运行方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多平台终端和云服务的学习系统及其运行方法，包括多平台终端、通讯网络、云服务平台，所述多平台终端通过所述通讯网络连接所述云服务平台。利用本学习系统学习时，用户可以随时随地与课程互动。学习完成后，由基于云计算的大数据进行分析统计，使学习效果易评估，从而优化整个学习过程。彻底改变传统在线教育系统通过观看视频授课和定时在线授课的教学模式，实现真正的互动学习。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多平台终端和云服务的学习系统及其运行方法，属于移动教育、网络移动通讯及云服务平台技术领域。
背景技术
随着移动互联网的崛起和智能移动设备的普及，人们使用电子设备的习惯从台式电脑端向智能移动端转移。基于智能移动终端的各种应用逐步渗透到人们的日常工作学习生活中。伴随着网络的发展，传统在线教育也逐渐向智能移动终端转型，教育类应用在移动端的普及率已经飞速提高。智能手机移动终端应用灵活、操作性强、随时随地、互动性强等，带给用户更好的学习体验。移动学习作为一种新型的学习模式逐渐进入人们的工作生活中。移动学习可以满足学习者随时学习的要求，摆脱传统学习中时间和空间的限制。
2001年教育部高教司发布以建设移动学习平台为目标的试点项目“移动教育理论与实践”。近几年，北京大学、南京大学等高校分别建立了移动学习网，主要基于手机应用提供校园网络课程的下载与浏览，有很多移动学习教学实践应用的宝贵经验。2013年首届中国移动学习展在北京召开。移动学习成为继远程学习和数字化学习之后教育发展的新阶段。我国的移动学习研究仍然处于发展阶段，移动学习应用正在逐步大规模普及。
从目前看，在所建立的移动学习项目中，基于这种新型学习模式的移动学习系统不多，且不能充分满足学习者的需求。大多是基于短消息方式、网页浏览方式。内容大多是文本、图片等形式的学习资源。学生使用移动学习时，只是通过查看包含教育信息的短消息，或者浏览包含教学文本文字和图片，以及教学视频的网站。这些学习方法并不能算是真实的实时互动学习，学生仅仅是一个课程资源和信息的被动接收者，并没有实际融入和参与到学习活动中。
中国专利文献CN1722191A公开了交互式数字学习系统及其方法，交互式数字学习系统包含一输入单元以接收使用者的一输入信息、一处理单元以处理输入信息并执行一学习应用程序、及一输出单元以依据执行学习应用程序的结果显示一使用者接口。学习应用程序包含示范教学、引导教学及操作练习等三模块。教学示范会以自动的方式依序将学会一预定学习主题所需要的实际操作步骤展示给使用者看。教学引导会以互动的方式以逐步提示的方式引导使用者依序对于学会该预定学习主题所需要的实际操作进行练习。操作练习会以被动无引导的方式创造一仿真环境，以便让该使用者对于学会该预定学习主题所需要的步骤进行实际操作。但是，该专利存在以下缺陷：1.只能支持计算机终端访问，不支持智能移动设备访问。用户使用该系统时，必须在计算机终端安装相应的程序才可以进行学习。不安装学习程序的计算机，无法进行学习。无法便捷的随时随地进行学习。用户更换计算机，再次进行学习时，无法保存历史学习记录和答题记录。计算机出现系统崩溃时，所有的数据都会丢失。2.该学习系统包含了预定学习主题，但是无法根据学生和教师的需求进行实时更新。教师用户不能通过互联网随时随地的创建在线互动课程。教师无法根据个人教学设计思路进行学习课程的更改、编辑和各种资料添加，必须要有编程经验、需要专业技术开发人员进行更新系统内容，耗时长，步骤繁杂，专业技术性强。更新后的程序，需要通过存储介质进行二次程序安装到计算机上才能进行学习。3.该学习系统无法实时统计和分析学生学习时产生的各种信息，无法收集用户的互动数据并帮助课程创建者依据系统提供的反馈数据进行课程改进。无法通过大数据对系统教学结果进行数据分析、数据挖掘。4.学生用户在提交答案后不会接收基于个人回答的反馈，接收到的反馈都是千篇一律的系统早就设定好的反馈。5.参与学习的学生可以无法真正实现在线的互动学习交流体验。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于多平台终端和云服务的学习系统；
本发明还提供了上述学习系统的运行方法。
用户使用本发明学习系统进行导向式学习，与现实环境中老师与学生一对一引导学习的过程完全一致：学习系统提出学习问题，并根据用户给出的答案做出多种智能反馈，引导用户一步一步完成教学的过程。
本发明的技术方案为：
一种基于多平台终端和云服务的学习系统，包括多平台终端、通讯网络、云服务平台，所述多平台终端通过所述通讯网络连接所述云服务平台。
利用本学习系统学习时，用户可以随时随地与课程互动。学习完成后，由基于云计算的大数据进行分析统计，使学习效果易评估，从而优化整个学习过程。彻底改变传统在线教育系统通过观看视频授课和定时在线授课的教学模式，实现真正的互动学习。
根据本发明优选的，所述云服务平台包括前端交互模块、数据展示模块、数据加工模块、数据管理模块，所述前端交互模块、所述数据展示模块、所述数据加工模块、所述数据管理模块通过数据接口依次连接；
所述前端交互模块用于：识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；保证用户界面的最优化。根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整，进行内容分发网络加速；
所述数据展示模块用于：将从所述数据加工模块获得的数据展示到所述多平台终端的界面上，并且实现学习系统的多种应用。例如，包括用户身份鉴别应用、导向式交互学习应用、即时通讯交流应用、学习笔记应用、视频资源点播应用、用户个人设置应用、系统管理员管理及分析应用；
所述数据加工模块用于：通过专用业务逻辑,将从数据管理模块获取的数据转化成所述数据展示模块需要的数据；处理上层的数据访问请求，处理下层的数据访问请求；通过数据接口和异步回调模式向数据展示模块发送数据；对数据调用回调进行异步处理和同步处理；
专用业务逻辑包含业务规则、完整性约束、数据格式化、数据验证等功能。业务规则中“将数据从数据管理模块中提取出来去除原始格式，仅保留纯数据”就是一条业务运行规则。完整性约束保证从数据管理模块获得数据的准确性和一致性。数据格式化是将从数据管理模块提取的数据完成所有必要的格式处理和业务计算，一次性返回给数据展示模块所有需要的数据，并且该数据不携带任何格式信息，仅仅是结构良好的纯净数据。数据合法性及完整性验证，数据是否符合与数据展示模块进行信息交互的格式。有些验证只能在数据加工模块验证，如“用户注册账户时，必须保证当前用户名不能与已有用户名重复”，像这种验证必须要在数据加工模块进行；
处理上层的数据访问请求，处理下层的数据访问请求；处理上层的数据访问请求即数据展示模块中的应用向数据加工模块发出调用数据请求，以完成相应功能操作。如用户进行登陆，需要进行身份验证操作，通过数据展示模块的身份鉴别单元向数据加工模块发出调用数据管理模块中的数据库信息，对比用户输入的账号和密码是否与数据库中存储数据一致。处理下层数据的访问请求即数据库将调用的存储用户名和密码传输给数据加工模块，在数据加工模块对上层来的用户输入账号和密码与下层提供的存储账号和密码进行对比，完成身份鉴别后，将鉴别结果返回给数据展示模块。
通过数据接口和异步回调模式向数据展示模块发送数据；对数据调用回调进行异步处理和同步处理。从数据加工模块提交给数据展示模块的数据是通过异步回调返回，因为从数据管理模块获取数据并且按照数据展示模块的要求进行数据加工是一个比较耗时的任务，通过异步调用处理才不会阻塞系统的主线程。数据调用同步处理用于满足对数据传输实时性的要求，如数据加工模块从数据管理模块提取数据，就必须实时传输，不能有时间延迟。数据加工模块具有弹性计算特性，可以有效降低计算成本。通过采用低成本低配置服务来保证业务持续性，搭配使用弹性伸缩服务在业务高峰期自动增加服务器数量来保证业务的正常运转。这种方式可以有效的降低计算成本，使得整体成本结构更加合理。
所述数据管理模块用于：存储数据并向所述数据加工模块提供数据。数据管理模块采用分布式文件系统，分布式能自动提供冗余，不需要担心数据安全，可以存储动态扩容。分布式文件系统的架构是主从架构，主系统负责元数据管理，副系统负责读写请求。其中主系统是采用多备份架构，当一个进程出现故障时，另外一个备份可以很快接替运行，做到无缝故障恢复。
根据本发明优选的，所述数据展示模块包括用户身份鉴别单元、导向式交互学习单元、即时通讯交流单元、学习笔记单元、视频资源点播单元、用户个人设置单元、系统管理员管理及分析单元；
所述用户身份鉴别单元用于对登陆学习系统的用户身份进行辨别；
所述导向式交互学习单元用于用户进行自主课程内容学习以及教师登陆后进行课程创建和编辑；用户使用导向式交互学习单元进行在线学习。其中，课程设置基于真实授课环境开发，具有人性化的智能反馈功能，学习者进行信息阅读与课程进行互动，课程自动拉取输入框、文档编辑器等工具进行辅助教学，向学习者提问，问题难度由浅入深。学习者回答课程问题后，即刻收到基于个人回答的详细反馈，接着系统做出是让学习者进行重复学习，还是继续开始新教学内容的决定。
所述即时通讯交流单元用于用户选择多种交流互动方式，所述多种交流互动方式包括：微信、QQ；学习系统可以分别调用多平台终端的主流的即时通讯工具如微信、QQ以及自动进入系统内生成的课程讨论群、微信讨论群等。使学习交流沟通变得更加便捷和迅速。让用户不仅仅限制在学习系统内进行交流讨论，还可以使用目前广泛使用的通讯软件进行更人性化的、即时的交流沟通。
所述学习笔记单元用于向用户提供直接的文字辅助教学资料；云服务平台的文档转换功能可以将上传的各种格式文档资料自动转换成系统可以直接显示的文字资料。在用户个人的学习笔记中，用户既可以直接复制粘贴文本到学习笔记中，又可以通过云端的语音识别系统自动的将用户说话的语音资料转换成文字资料保存在系统中。向用户提供更加便捷的学习记录方法。
所述视频资源点播单元用于：用户观看视频资源进行学习课程之外的资料补充，编辑、上传与课程相关的各种视频文件；学习系统由云服务自动进行转码切片处理，将mkv、swf、mp3、mp4、rmvb、avi等多种音视频格式文件统一转换成符合网络播放的flv流媒体格式，由于使用了云端分布式并行媒体转码处理功能，可以使媒体文件迅速转换，保证了媒体视频资源发布的时效性。同时也可将doc、txt、jpg、bmp、pdf、caj、ppt、xls等文件的转换成可以使用媒体播放器显示的文件格式。
所述用户个人设置单元用于进行用户个人资料的管理，更改登陆密码，查看学习系统登录时间、学习状态、学习知识掌握水平曲线图；通过对自己知识的掌握熟悉程度调整自己学习进度和方法。
所述系统管理员管理及分析单元用于学习系统管理员进行系统运行设置、课程系统基本应用调试以及大数据分析，根据学习系统收集用户与课程的互动数据进行数据分析，向创建课程的教师提供的学生使用课程学习情况的反馈数据，改造现有课程步骤，及时调整课程结构，完善导向式学习流程和创造新的学习方式。
根据本发明优选的，所述数据管理模块包括云关系数据库、云对象存储单元；
所述云关系数据库用于存储学习系统的各种数据关系及数据结构；
所述云对象存储单元用于存储用户信息资源、学习进程资源、交流通讯资源、文本记录资源、视频点播资源及脚本附件资源。
根据本发明优选的，所述多平台终端包括：移动手机、平板电脑、台式电脑。
移动手机运行安卓系统或苹果系统，平板电脑运行安卓系统或苹果系统，台式电脑运行Windows操作系统、Mac OS操作系统或Linux图形界面操作系统。
根据本发明优选的，所述通讯网络包括移动数据网络、无线网络、有线网络。
移动数据网络包括3G、4G移动网络；无线网络即Wi-Fi网络，包括校园、商场等公共场所提供的公共无线网络和个人单位及家庭的私有无线网络；有线网络包括主流的IPV4和IPV6网络。
利用上述学习系统实现导向式学习的方法，具体步骤包括：
(1)教师根据教学思路和教学目标，进行课程设计，制作学习内容，设定学习关键点；
(2)教师将制作好的课程及相关学习内容上传至学习系统并发布；
(3)判断发布课程是否成功，如果成功，进入步骤(4)；否则，提示课程发布失败，重新检查；
(4)用户登陆学习系统，开始学习；
(5)终端从系统拉取学习资源；
(6)进入学习情境，概览学习内容，计时学习，根据出现的与内容相关的问题，进行内容思考；
(7)回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，进入步骤(8)，否则，提供相关线索，学生第一次尝试，记录回答问题次数，进入步骤(9)；
(8)正反馈，弹出隐藏内容信息，进行相关解释分析，记录答题速度，进入步骤(10)；
(9)继续回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，返回步骤(8)；否则，显示鼓励性文字，提供详尽线索，鼓励学生再次尝试回答问题，进入步骤(11)；
(10)继续引导学生浏览学习内容，并对新学习点弹出引导性问题；
(11)继续回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，返回步骤(8)；否则，显示标准答案和解题思路，及解题中易出现问题，返回步骤(10)。
利用上述学习系统实现视频资源上传的方法，具体步骤包括：
a、用户使用所述多平台终端进行访问；
b、所述前端交互模块识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整；
c、用户的访问请求通过所述前端交互模块的数据接口到达所述数据展示模块，所述数据展示模块对用户进行身份鉴定：所述数据展示模块向所述数据加工模块发出调取用户信息资源数据请求，所述数据加工模块从所述数据管理模块中调取出用户信息资源数据并在所述数据加工模块中判断用户信息资源数据中是否含有该用户的信息，并将判断用户信息结果返回所述数据展示模块，如果有，用户身份鉴定通过,进入步骤d，否则，返回步骤a；
d、用户添加本地视频文件至学习系统；
e、视频文件经过所述前端交互模块中的负载均衡功能，通过数据展示模块中的视频资源点播单元，向数据加工模块发出视频处理请求，将视频文件上传至所述数据管理模块；视频文件上传业务会产生峰值波动，云服务采用弹性伸缩服务根据实际业务峰值自动增减集群汇总云服务的数量，实现动态伸缩；
f、数据管理模块接收到视频文件后，将切片文件存入云对象存储单元中；云对象存储单元具有海量存储能力，可以作为海量的教学视频存储库；
g、云对象存储单元接收完视频文件后，将视频文件转换成多种视频格式，包括FLV、MP4、M3U8TS格式；实现视频资源上传的功能，以适应不同的客户端，云转码平台支持主流的输出文件格式。
使用学习系统进行视频资源浏览的同时在线的用户数达到一定程度，位于前端交互模块的负载均衡、内容分发网络加速功能、数据加工模块的弹性数据处理服务和数据管理模块的弹性存储服务的搭配，可以实现系统云服务的水平扩展和动态伸缩，以应对波动的业务访问压力。
利用上述学习系统实现大数据分析的方法，具体步骤包括：
①用户使用所述多平台终端进行访问；
②所述前端交互模块识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整；
③用户的访问请求通过所述前端交互模块的数据接口到达所述数据展示模块，所述数据展示模块对用户进行身份鉴定：所述数据展示模块向所述数据加工模块发出调取用户信息资源数据请求，所述数据加工模块从所述数据管理模块中调取出用户信息资源数据并在数据加工模块中判断用户信息资源数据中是否含有该用户的信息，将判断用户信息结果返回所述数据展示模块，如有，用户身份鉴定通过,进入步骤④，否则，返回步骤①；
④所述数据展示模块的系统管理员管理及分析单元向数据加工模块发出数据技术处理请求，数据加工模块通过调取数据管理模块的数据，进行大数据的实时计算和离线计算分析操作；
数据加工模块进行大数据的实时计算，包括：对学习系统的业务场景做出实时反馈；例如，用户实时打开及登录学习系统的情况、实时新增用户人数、实时学习系统的性能出错。提供实时的流式数据计算服务；例如，筛选出相关事件日志，并将这些事件日志进行分类聚合，再进行业务逻辑计算，返回给数据展示模块使用；
数据加工模块进行大数据的离线计算分析，包括：用户学习行为分析、资源访问分析、课程学习详情分析、活跃用户与留存用户分析。
云服务平台提供具有海量结构化数据离线处理与分析服务，融合分布式存储与计算、分布式数据仓库以及互联网云计算服务，以云计算服务的形式实现海量数据的处理。数据加工模块将流入离线计算的日志数据按照业务性质进行多重拆分，然后将流数据分别输送到数据仓库，根据业务需求，将数据仓库的数据进行多层次的分类汇总，将汇总结果反馈给数据展示模块使用。
本发明的有益效果为：
1、本发明让用户可以随时随地与课程互动。多平台终端访问时，学习系统会根据多平台终端的类型自动优化访问页面，也可通过多平台终端程序进行访问，摆脱在线学习中对电脑的依赖，实现便携化、移动化教育。用户进行移动学习时，系统会实时记录交互数据，学习完成后，由基于云计算的大数据进行分析统计，使学习效果易评估，从而优化整个学习过程。彻底改变传统在线教育系统通过观看视频授课和定时在线授课的教学模式，实现真正的互动学习。
2、使用大数据挖掘和分析技术。系统在用户和课程交互过程中实时收集数据，进行大数据挖掘和分析，得出数据和分析结果。课程创建者根据系统提供的反馈数据，对课程的不足做出修改，优化整个授课过程，不受地理位置限制，且无需编程经验，通过电脑就可以创建、优化课程。
3、系统基于掌握学习和导向式理论开发，用户学习是与课程的互动对话过程，课程向用户提问，问题难度由浅入深，并且能够自动拉取输入框、文档编辑器等工具进行辅助教学。
4、人性化的智能反馈系统。用户回答课程问题后，即刻收到基于个人回答的详细反馈，系统立刻做出进一步考察，还是继续学习新的课程内容的决定。
附图说明
图1为本发明所述学习系统的结构框图；
图2为本发明实现导向式学习的方法流程图；
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步限定，但不限于此。
实施例1
一种基于多平台终端和云服务的学习系统，包括多平台终端、通讯网络、云服务平台，所述多平台终端通过所述通讯网络连接所述云服务平台。
利用本学习系统学习时，用户可以随时随地与课程互动。学习完成后，由基于云计算的大数据进行分析统计，使学习效果易评估，从而优化整个学习过程。彻底改变传统在线教育系统通过观看视频授课和定时在线授课的教学模式，实现真正的互动学习。
所述云服务平台包括前端交互模块、数据展示模块、数据加工模块、数据管理模块，所述前端交互模块、所述数据展示模块、所述数据加工模块、所述数据管理模块通过数据接口依次连接；
所述前端交互模块用于：识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；保证用户界面的最优化。根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整，进行内容分发网络加速；
所述数据展示模块用于：将从所述数据加工模块获得的数据展示到所述多平台终端的界面上，并且实现学习系统的多种应用。例如，包括用户身份鉴别应用、导向式交互学习应用、即时通讯交流应用、学习笔记应用、视频资源点播应用、用户个人设置应用、系统管理员管理及分析应用；
所述数据加工模块用于：通过专用业务逻辑,将从数据管理模块获取的数据转化成所述数据展示模块需要的数据；处理上层的数据访问请求，处理下层的数据访问请求；通过数据接口和异步回调模式向数据展示模块发送数据；对数据调用回调进行异步处理和同步处理；
所述数据管理模块用于：存储数据并向所述数据加工模块提供数据。数据管理模块采用分布式文件系统，分布式能自动提供冗余，不需要担心数据安全，可以存储动态扩容。分布式文件系统的架构是主从架构，主系统负责元数据管理，副系统负责读写请求。其中主系统是采用多备份架构，当一个进程出现故障时，另外一个备份可以很快接替运行，做到无缝故障恢复。
所述数据展示模块包括用户身份鉴别单元、导向式交互学习单元、即时通讯交流单元、学习笔记单元、视频资源点播单元、用户个人设置单元、系统管理员管理及分析单元；
所述用户身份鉴别单元用于对登陆学习系统的用户身份进行辨别；
所述导向式交互学习单元用于用户进行自主课程内容学习以及教师登陆后进行课程创建和编辑；
所述即时通讯交流单元用于用户选择多种交流互动方式，所述多种交流互动方式包括：微信、QQ；以及学习系统内嵌的课程讨论区；使学习交流沟通变得更加便捷和迅速。让用户不仅仅限制在学习系统内进行交流讨论，还可以使用目前广泛使用的通讯软件进行更人性化的、即时的交流沟通。
所述学习笔记单元用于向用户提供直接的文字辅助教学资料；云服务平台的文档转换功能可以将上传的各种格式文档资料自动转换成系统可以直接显示的文字资料。在用户个人的学习笔记中，用户既可以直接复制粘贴文本到学习笔记中，又可以通过云端的语音识别系统自动的将用户说话的语音资料转换成文字资料保存在系统中。向用户提供更加便捷的学习记录方法。
所述视频资源点播单元用于：用户观看视频资源进行学习课程之外的资料补充，编辑、上传与课程相关的各种视频文件；
所述用户个人设置单元用于进行用户个人资料的管理，更改登陆密码，查看学习系统登录时间、学习状态、学习知识掌握水平曲线图；通过对自己知识的掌握熟悉程度调整自己学习进度和方法。
所述系统管理员管理及分析单元用于学习系统管理员进行系统运行设置、课程系统基本应用调试以及大数据分析，根据学习系统收集用户与课程的互动数据进行数据分析，向创建课程的教师提供的学生使用课程学习情况的反馈数据，改造现有课程步骤，及时调整课程结构，完善导向式学习流程和创造新的学习方式。
所述数据管理模块包括云关系数据库、云对象存储单元；
所述云关系数据库用于存储学习系统的各种数据关系及数据结构；
所述云对象存储单元用于存储用户信息资源、学习进程资源、交流通讯资源、文本记录资源、视频点播资源及脚本附件资源。
所述多平台终端包括：移动手机、平板电脑、台式电脑。
移动手机运行安卓系统或苹果系统，平板电脑运行安卓系统或苹果系统，台式电脑运行Windows操作系统、Mac OS操作系统或Linux图形界面操作系统。
所述通讯网络包括移动数据网络、无线网络、有线网络。
移动数据网络包括3G、4G移动网络；无线网络即Wi-Fi网络，包括校园、商场等公共场所提供的公共无线网络和个人单位及家庭的私有无线网络；有线网络包括主流的IPV4和IPV6网络。
如图1所示。
实施例2
利用实施例1所述的学习系统实现导向式学习的方法，具体步骤包括：
(1)教师根据教学思路和教学目标，进行课程设计，制作学习内容，设定学习关键点；
(2)教师将制作好的课程及相关学习内容上传至学习系统并发布；
(3)判断发布课程是否成功，如果成功，进入步骤(4)；否则，提示课程发布失败，重新检查；
(4)用户登陆学习系统，开始学习；
(5)终端从系统拉取学习资源；
(6)进入学习情境，概览学习内容，计时学习，根据出现的与内容相关的问题，进行内容思考；
(7)回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，进入步骤(8)，否则，提供相关线索，学生第一次尝试，记录回答问题次数，进入步骤(9)；
(8)正反馈，弹出隐藏内容信息，进行相关解释分析，记录答题速度，进入步骤(10)；
(9)继续回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，返回步骤(8)；否则，显示鼓励性文字，提供详尽线索，鼓励学生再次尝试回答问题，进入步骤(11)；
(10)继续引导学生浏览学习内容，并对新学习点弹出引导性问题；
(11)继续回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，返回步骤(8)；否则，显示标准答案和解题思路，及解题中易出现问题，返回步骤(10)。
如图2所示。
实施例3
利用实施例1所述的学习系统实现视频资源上传的方法，具体步骤包括：
a、用户使用所述多平台终端进行访问；
b、所述前端交互模块识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整；
c、用户的访问请求通过所述前端交互模块的数据接口到达所述数据展示模块，所述数据展示模块对用户进行身份鉴定：所述数据展示模块向所述数据加工模块发出调取用户信息资源数据请求，所述数据加工模块从所述数据管理模块中调取出用户信息资源数据并在数据加工模块中判断用户信息资源数据中是否含有该用户的信息，将判断用户信息结果返回所述数据展示模块，如果有，用户身份鉴定通过,进入步骤d，否则，返回步骤a；
d、用户添加本地视频文件至学习系统；
e、视频文件经过所述前端交互模块中的负载均衡功能，通过数据展示模块中的视频资源点播单元，向数据加工模块发出视频处理请求，将视频文件上传至所述数据管理模块；视频文件上传业务会产生峰值波动，云服务采用弹性伸缩服务根据实际业务峰值自动增减集群汇总云服务的数量，实现动态伸缩；
f、数据管理模块接收到视频文件后，将切片文件存入云对象存储单元中；云对象存储单元具有海量存储能力，可以作为海量的教学视频存储库；
g、云对象存储单元接收完视频文件后，将视频文件转换成多种视频格式，包括FLV、MP4、M3U8TS格式；实现视频资源上传的功能，以适应不同的客户端，云转码平台支持主流的输出文件格式。
使用学习系统进行视频资源浏览的同时在线的用户数达到一定程度，位于前端交互模块的负载均衡、内容分发网络加速功能、数据加工模块的弹性数据处理服务和数据管理模块的弹性存储服务的搭配，可以实现系统云服务的水平扩展和动态伸缩，以应对波动的业务访问压力。
实施例4
利用实施例1所述的学习系统实现大数据分析的方法，具体步骤包括：
①用户使用所述多平台终端进行访问；
②所述前端交互模块识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整；
③用户的访问请求通过所述前端交互模块的数据接口到达所述数据展示模块，所述数据展示模块对用户进行身份鉴定：所述数据展示模块向所述数据加工模块发出调取用户信息资源数据请求，所述数据加工模块从所述数据管理模块中调取出用户信息资源数据并在数据加工模块中判断用户信息资源数据中是否含有该用户的信息，将判断用户信息结果返回所述数据展示模块，如果有，用户身份鉴定通过,进入步骤④，否则，返回步骤①；
④所述数据展示模块的系统管理员管理及分析单元向数据加工模块发出数据技术处理请求，数据加工模块通过调取数据管理模块的数据，进行大数据的实时计算和离线计算分析操作；
数据加工模块进行大数据的实时计算，包括：对学习系统的业务场景做出实时反馈；例如，用户实时打开及登录学习系统的情况、实时新增用户人数、实时学习系统的性能出错。提供实时的流式数据计算服务；例如，筛选出相关事件日志，并将这些事件日志进行分类聚合，再进行业务逻辑计算，返回给数据展示模块使用；
数据加工模块进行大数据的离线计算分析，包括：用户学习行为分析、资源访问分析、课程学习详情分析、活跃用户与留存用户分析。
云服务平台提供具有海量结构化数据离线处理与分析服务，融合分布式存储与计算、分布式数据仓库以及互联网云计算服务，以云计算服务的形式实现海量数据的处理。数据加工模块将流入离线计算的日志数据按照业务性质进行多重拆分，然后将流数据分别输送到数据仓库，根据业务需求，将数据仓库的数据进行多层次的分类汇总，将汇总结果反馈给数据展示模块使用。
Claims (6)
1.一种基于多平台终端和云服务的学习系统，其特征在于，包括多平台终端、通讯网络、云服务平台，所述多平台终端通过所述通讯网络连接所述云服务平台；
所述云服务平台包括前端交互模块、数据展示模块、数据加工模块、数据管理模块，所述前端交互模块、所述数据展示模块、所述数据加工模块、所述数据管理模块通过数据接口依次连接；
所述前端交互模块用于：识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整，进行内容分发网络加速；
所述数据展示模块用于：将从所述数据加工模块获得的数据展示到所述多平台终端的界面上，并且实现学习系统的多种应用；
所述数据加工模块用于：通过专用业务逻辑,将从数据管理模块获取的数据转化成所述数据展示模块需要的数据；处理上层的数据访问请求，处理下层的数据访问请求；通过数据接口和异步回调模式向数据展示模块发送数据；对数据调用回调进行异步处理和同步处理；
所述数据管理模块用于：存储数据并向所述数据加工模块提供数据；
所述数据展示模块包括用户身份鉴别单元、导向式交互学习单元、即时通讯交流单元、学习笔记单元、视频资源点播单元、用户个人设置单元、系统管理员管理及分析单元；
所述用户身份鉴别单元用于对登陆学习系统的用户身份进行辨别；所述导向式交互学习单元用于用户进行自主课程内容学习以及教师登陆后进行课程创建和编辑；所述即时通讯交流单元用于用户选择多种交流互动方式，所述多种交流互动方式包括：微信、QQ；所述学习笔记单元用于向用户提供直接的文字辅助教学资料；所述视频资源点播单元用于：用户观看视频资源进行学习课程之外的资料补充，编辑、上传与课程相关的各种视频文件；所述用户个人设置单元用于进行用户个人资料的管理，更改登陆密码，查看学习系统登录时间、学习状态、学习知识掌握水平曲线图；所述系统管理员管理及分析单元用于学习系统管理员进行系统运行设置、课程系统基本应用调试以及大数据分析；
所述数据管理模块包括云关系数据库、云对象存储单元；
所述云关系数据库用于存储学习系统的各种数据关系及数据结构；
所述云对象存储单元用于存储用户信息资源、学习进程资源、交流通讯资源、文本记录资源、视频点播资源及脚本附件资源。
2.根据权利要求1所述的一种基于多平台终端和云服务的学习系统，其特征在于，所述多平台终端包括：移动手机、平板电脑、台式电脑。
3.根据权利要求1所述的一种基于多平台终端和云服务的学习系统，其特征在于，所述通讯网络包括移动数据网络、无线网络、有线网络。
4.利用权利要求1所述的学习系统实现导向式学习的方法，其特征在于，具体步骤包括：
(1)教师根据教学思路和教学目标，进行课程设计，制作学习内容，设定学习关键点；
(2)教师将制作好的课程及相关学习内容上传至学习系统并发布；
(3)判断发布课程是否成功，如果成功，进入步骤(4)；否则，提示课程发布失败，重新检查；
(4)用户登陆学习系统，开始学习；
(5)终端从系统拉取学习资源；
(6)进入学习情境，概览学习内容，计时学习，根据出现的与内容相关的问题，进行内容思考；
(7)回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，进入步骤(8)，否则，提供相关线索，学生第一次尝试，记录回答问题次数，进入步骤(9)；
(8)正反馈，弹出隐藏内容信息，进行相关解释分析，记录答题速度，进入步骤(10)；
(9)继续回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，返回步骤(8)；否则，显示鼓励性文字，提供详尽线索，鼓励学生再次尝试回答问题，进入步骤(11)；
(10)继续引导学生浏览学习内容，并对新学习点弹出引导性问题；
(11)继续回答知识点问题，判断回答问题是否正确，如果正确，返回步骤(8)；否则，显示标准答案和解题思路，及解题中易出现问题，返回步骤(10)。
5.利用权利要求1所述的学习系统实现视频资源上传的方法，其特征在于，具体步骤包括：
a、用户使用所述多平台终端进行访问；
b、所述前端交互模块识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整；
c、用户的访问请求通过所述前端交互模块的数据接口到达所述数据展示模块，所述数据展示模块对用户进行身份鉴定：所述数据展示模块向所述数据加工模块发出调取用户信息资源数据请求，所述数据加工模块从所述数据管理模块中调取出用户信息资源数据并在数据加工模块中判断用户信息资源数据中是否含有该用户的信息，将判断用户信息结果返回所述数据展示模块，如果有，用户身份鉴定通过,进入步骤d，否则，返回步骤a；
d、用户添加本地视频文件至学习系统；
e、视频文件经过所述前端交互模块中的负载均衡功能，通过数据展示模块中的视频资源点播单元，向数据加工模块发出视频处理请求，将视频文件上传至所述数据管理模块；
f、数据管理模块接收到视频文件后，将切片文件存入云对象存储单元中；
g、云对象存储单元接收完视频文件后，将视频文件转换成多种视频格式，包括FLV、MP4、M3U8TS格式。
6.利用权利要求1所述的学习系统实现大数据分析的方法，其特征在于，具体步骤包括：
①用户使用所述多平台终端进行访问；
②所述前端交互模块识别所述多平台终端的类型，并根据所述多平台终端的类型自动调整所述多平台终端的界面布局，匹配所述多平台终端的屏幕；根据所述多平台终端的实时网络流量大小，自动进行负载均衡动态调整；
③用户的访问请求通过所述前端交互模块的数据接口到达所述数据展示模块，所述数据展示模块对用户进行身份鉴定：所述数据展示模块向所述数据加工模块发出调取用户信息资源数据请求，所述数据加工模块从所述数据管理模块中调取出用户信息资源数据并在数据加工模块中判断用户信息资源数据中是否含有该用户的信息，将判断用户信息结果返回所述数据展示模块，如果有，用户身份鉴定通过,进入步骤④，否则，返回步骤①；
④所述数据展示模块的系统管理员管理及分析单元向数据加工模块发出数据技术处理请求，数据加工模块通过调取数据管理模块的数据，进行大数据的实时计算和离线计算分析操作；数据加工模块进行大数据的实时计算，包括：对学习系统的业务场景做出实时反馈；提供实时的流式数据计算服务；数据加工模块进行大数据的离线计算分析，包括：用户学习行为分析、资源访问分析、课程学习详情分析、活跃用户与留存用户分析。
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