CN108520365A - 基于大数据分析的教育决策系统 - Google Patents
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Abstract
基于大数据分析的教育决策系统，数据采集系统、数据存储系统、数据分析系统和数据展示终端，各系统与终端通过通信相连。本发明的有益效果是：通过大数据对复杂的实时网络大数据进行处理，处理结果简洁、高效、直观；辅助解决诸如学校管理人员对于教学质量的管理、家长对于学校信息的了解、教育管理的智能决策等问题；可视化展示终端依据需求不同，可展示不同维度的反馈结果。
Description
技术领域
本发明涉及大数据教学应用，尤其涉及基于大数据分析的教育决策系统。
背景技术
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通过大数据分析学校的各类相关信息，如教师人数、教师教龄分布、学生性别比、学校成绩分布、学校科目数量、学校班级数、学生数、各科目教师分布情况等，并通过可视化技术将其结果展示于决策人员，辅助决策人员进行教育决策。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的基于大数据分析的教育决策系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：基于大数据分析的教育决策系统，数据采集系统、数据存储系统、数据分析系统和数据展示终端，各系统与终端通过通信相连，数据采集系统从网络实时收集学校大数据，数据采集系统包括教育数据收集模块和网络学校数据收集模块，学校大数据包括学校信息、学校数据和学校热点，教育数据收集模块收集学校数据和学校信息，网络数据收集模块用于获取网络平台上的学校热点，数据采集系统收集并将学校大数据发送至数据分析系统进行预处理，数据分析系统，用于对学校大数据进行预处理，并将处理结果存储至数据存储系统，学校热点通过预处理形成知识图谱，数据存储系统根据数据展示终端的请求反馈适当维度的处理结果，数据展示终端，用于根据不同维度的需求向数据存储系统发送请求，并对数据存储系统反馈的处理结果进行可视化展示，教育决策系统的使用方法包括：
1）数据采集系统从网络实时收集学校大数据发送至数据分析系统；
2）数据分析系统对学校大数据进行预处理；
3）将预处理后的处理结果存储在数据存储系统中；
4）根据用户显示维度的需求，查询出需要呈现的维度，并从数据存储系统挖掘出对应数据作为反馈，并对反馈的处理结果进行可视化展示。
优选的，学校数据包括教师人数、教师教龄分布、学生性别比、学校成绩分布、学校科目数量、学校班级数、学生数、各科目教师分布情况。
优选的，学校信息包括学校学历、学校名字、学校地址和学校校龄。
优选的，数据分析系统对学校大数据进行预处理包括：对学校数据进行数据清洗；将学校信息统一成规定的格式；抽取学校热点中的实体、实体属性和实体之间的关系，构建知识图谱。
优选的，数据分析系统对学校数据进行数据清洗包括如下步骤：
将收集来的学校数据填充入基本数据表中，抽取其中数据并判断是否为缺失、冗余数据，即脏数据，若为脏数据，将脏数据插入到脏数据表中；
将脏数据表中的记录通过web界面展示出来，由脏数据管理人员来进行处理，若为缺失数据则进行补充，若为冗余数据则进行删除；
对已经处理的数据进行重新抽取直至没有脏数据的产生，将清洗后的数据重新插入到基本数据的表中。
优选的，数据存储系统采用分布式存储的本地集群数据库。
优选的，数据展示终端的展示形式包括：由学校热点构成的知识图谱展示、学校信息的展示和学校数据的多维度展示。
优选的，构建知识图谱的方法为：
获取网络平台上的学校热点，对学校热点进行语义分析和聚类分析，从学校热点中提取实体集合和属性集合，属性集合包括实体集合中各实体的实体属性；
获取实体集合中各实体与属性之间的关联关系；
根据实体集合、属性集合、以及实体与属性之间的关联关系创建三元组数据；
将三元组数据导入数据库中进行可视化操作，生成知识图谱。
优选的，知识图谱包括实体、实体属性、实体与属性之间的关联关系、以及实体间的关联关系，以学校名称为第一实体，根据学校热点中的各实体的实体上下文，抽取各实体与第一实体之间的关联关系，依据实体与第一实体之间的关联关系，得到训练向量，对实体集合中的各实体进行向量化。
优选的，关联关系依据学校热点的来源、点击率、更新时间、第一实体相关度确定训练向量。
本发明的有益效果是：1、通过大数据对复杂的实时网络大数据进行处理，处理结果简洁、高效、直观；
1、辅助解决诸如学校管理人员对于教学质量的管理、家长对于学校信息的了解、教育管理的智能决策等问题；
2、可视化展示终端依据需求不同，可展示不同维度的反馈结果。
附图说明
图1是本发明基于大数据分析的教育决策系统的结构示意图。
图2是本发明基于大数据分析的教育决策系统的使用方法步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-2，基于大数据分析的教育决策系统，数据采集系统、数据存储系统、数据分析系统和数据展示终端，各系统与终端通过通信相连，数据采集系统从网络实时收集学校大数据，数据采集系统包括教育数据收集模块和网络学校数据收集模块，学校大数据包括学校信息、学校数据和学校热点，教育数据收集模块收集学校数据和学校信息，网络数据收集模块用于获取网络平台上的学校热点，数据采集系统收集并将学校大数据发送至数据分析系统进行预处理，数据分析系统，用于对学校大数据进行预处理，并将处理结果存储至数据存储系统，学校热点通过预处理形成知识图谱，数据存储系统根据数据展示终端的请求反馈适当维度的处理结果，数据展示终端，用于根据不同维度的需求向数据存储系统发送请求，并对数据存储系统反馈的处理结果进行可视化展示，教育决策系统的使用方法包括：
1）数据采集系统从网络实时收集学校大数据发送至数据分析系统；
2）数据分析系统对学校大数据进行预处理；
3）将预处理后的处理结果存储在数据存储系统中；
4）根据用户显示维度的需求，查询出需要呈现的维度，并从数据存储系统挖掘出对应数据作为反馈，并对反馈的处理结果进行可视化展示。
基于大数据分析的教育决策系统，数据展示终端载体为智能设备，包括电脑、手机、移动设备等。
基于大数据分析的教育决策系统，学校数据包括教师人数、教师教龄分布、学生性别比、学校成绩分布、学校科目数量、学校班级数、学生数、各科目教师分布情况，还包括各学科排名、教师平均教龄、教师职称分布等。通过决策人员的需求，提取不同维度的学校数据，辅助决策人员决策。
基于大数据分析的教育决策系统，学校信息包括学校学历、学校名字、学校地址和学校校龄。
基于大数据分析的教育决策系统，数据分析系统对学校大数据进行预处理包括：对学校数据进行数据清洗；将学校信息统一成规定的格式；抽取学校热点中的实体、实体属性和实体之间的关系，构建知识图谱。依据网络平台上的学校热点，帮助决策人员了解学校在网络上的风评，辅助决策。
基于大数据分析的教育决策系统，数据分析系统对学校数据进行数据清洗包括如下步骤：
将收集来的学校数据填充入基本数据表中，抽取其中数据并判断是否为缺失、冗余数据，即脏数据，若为脏数据，将脏数据插入到脏数据表中；
将脏数据表中的记录通过web界面展示出来，由脏数据管理人员来进行处理，若为缺失数据则进行补充，若为冗余数据则进行删除；
对已经处理的数据进行重新抽取直至没有脏数据的产生，将清洗后的数据重新插入到基本数据的表中。
基于大数据分析的教育决策系统，数据存储系统采用分布式存储的本地集群数据库。
基于大数据分析的教育决策系统，数据展示终端的展示形式包括：由学校热点构成的知识图谱展示、学校信息的展示和学校数据的多维度展示。
基于大数据分析的教育决策系统，数据展示终端接收决策人员的请求，识别校名并通过对关键词的模糊分类，向数据存储系统发送请求，给予决策人员较为发散性的处理结果，辅助决策人员进行决策。如家长为孩子进行择校选择时，输入校名和老师进行识别，数据展示终端接收请求，抽取对应学校的教师人数、教师教龄分布、各科目教师分布情况、教师平均教龄、教师职称分布、进行可视化的展示，学校数据展示形式包括图表、数据、表格等，同时展示该学习热点中与老师相关的知识图谱部分和学校信息。
基于大数据分析的教育决策系统，数据展示终端接收决策人员的请求，识别关键词并通过对校名的模糊分类，向数据存储系统发送请求，数据存储系统反馈相关关键词与各个学校组成多维度处理结果，数据展示终端对校名的模糊分类通过对学校信息的范围选择进行，如管理人员了解各学校学生情况进行决策时，数据展示终端接收关键词为学生，数据存储系统抽取多个模糊分类获得的校名对应的学生性别比、学校成绩分布、学校班级数、学生数进行多维度的学校数据展示，辅助决策人员决策。
基于大数据分析的教育决策系统，构建知识图谱的方法为：
获取网络平台上的学校热点，对学校热点进行语义分析和聚类分析，从学校热点中提取实体集合和属性集合，属性集合包括实体集合中各实体的实体属性；
获取实体集合中各实体与属性之间的关联关系；
根据实体集合、属性集合、以及实体与属性之间的关联关系创建三元组数据；
将三元组数据导入数据库中进行可视化操作，生成知识图谱。
基于大数据分析的教育决策系统，知识图谱包括实体、实体属性、实体与属性之间的关联关系、以及实体间的关联关系，以学校名称为第一实体，根据学校热点中的各实体的实体上下文，抽取各实体与第一实体之间的关联关系，依据实体与第一实体之间的关联关系，得到训练向量，对实体集合中的各实体进行向量化。
基于大数据分析的教育决策系统，关联关系依据学校热点的来源、点击率、更新时间、第一实体相关度确定训练向量，依次设定学校热点的来源为权重Z、点击率为权重Y、更新时间为权重X、第一实体相关度为权重A，由数据管理人员设定训练向量与X、Y、Z、A的关系，训练向量=Xx+Yy+Zz+Aa，其中识别来源值为z，识别点击率值为y，识别更新时间值为x，识别第一实体相关度值为a，对来源的不同将来源值z分类为z1、z2、z3，z1、z2、z3设有分级权重，z1为政府公告来源，z2为学校论坛来源，z3为网友来源，z的分级权重z1>z2>z3,对点击率值y分类为y1和y2，并设定标准值y3，低于标准值y3点击率的分类为y1，高于标准值y3的点击率分为y2，更新时间值x分为x1、x2、x3、x4、x5，更新时间一周内识别为x1，更新时间一个月内识别为x2，更新时间三个月内识别为x3，更新时间一年内识别为x4，更新时间一年以上识别为x5，x设有分级权重，x1>x2>x3>x4>x5。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于大数据分析的教育决策系统，数据采集系统、数据存储系统、数据分析系统和数据展示终端，各系统与终端通过通信相连，其特征在于，数据采集系统从网络实时收集学校大数据，数据采集系统包括教育数据收集模块和网络学校数据收集模块，学校大数据包括学校信息、学校数据和学校热点，教育数据收集模块收集学校数据和学校信息，网络数据收集模块用于获取网络平台上的学校热点，数据采集系统收集并将学校大数据发送至数据分析系统进行预处理，数据分析系统，用于对学校大数据进行预处理，并将处理结果存储至数据存储系统，学校热点通过预处理形成知识图谱，数据存储系统根据数据展示终端的请求反馈适当维度的处理结果，数据展示终端，用于根据不同维度的需求向数据存储系统发送请求，并对数据存储系统反馈的处理结果进行可视化展示，教育决策系统的使用方法包括：
1）数据采集系统从网络实时收集学校大数据发送至数据分析系统；
2）数据分析系统对学校大数据进行预处理；
3）将预处理后的处理结果存储在数据存储系统中；
4）根据用户显示维度的需求，查询出需要呈现的维度，并从数据存储系统挖掘出对应数据作为反馈，并对反馈的处理结果进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，学校数据包括教师人数、教师教龄分布、学生性别比、学校成绩分布、学校科目数量、学校班级数、学生数、各科目教师分布情况。
3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，学校信息包括学校学历、学校名字、学校地址和学校校龄。
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，数据分析系统对学校大数据进行预处理包括：对学校数据进行数据清洗；将学校信息统一成规定的格式；抽取学校热点中的实体、实体属性和实体之间的关系，构建知识图谱。
5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，数据分析系统对学校数据进行数据清洗包括如下步骤：
将收集来的学校数据填充入基本数据表中，抽取其中数据并判断是否为缺失、冗余数据，即脏数据，若为脏数据，将脏数据插入到脏数据表中；
将脏数据表中的记录通过web界面展示出来，由脏数据管理人员来进行处理，若为缺失数据则进行补充，若为冗余数据则进行删除；
对已经处理的数据进行重新抽取直至没有脏数据的产生，将清洗后的数据重新插入到基本数据的表中。
6.根据权利要求1所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，数据存储系统采用分布式存储的本地集群数据库。
7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，数据展示终端的展示形式包括：由学校热点构成的知识图谱展示、学校信息的展示和学校数据的多维度展示。
8.根据权利要求4或5所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，构建知识图谱的方法为：
获取网络平台上的学校热点，对学校热点进行语义分析和聚类分析，从学校热点中提取实体集合和属性集合，属性集合包括实体集合中各实体的实体属性；
获取实体集合中各实体与属性之间的关联关系；
根据实体集合、属性集合、以及实体与属性之间的关联关系创建三元组数据；
将三元组数据导入数据库中进行可视化操作，生成知识图谱。
9.根据权利要求8所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，知识图谱包括实体、实体属性、实体与属性之间的关联关系、以及实体间的关联关系，以学校名称为第一实体，根据学校热点中的各实体的实体上下文，抽取各实体与第一实体之间的关联关系，依据实体与第一实体之间的关联关系，得到训练向量，对实体集合中的各实体进行向量化。
10.根据权利要求9所述的基于大数据分析的教育决策系统，其特征在于，关联关系依据学校热点的来源、点击率、更新时间、第一实体相关度确定训练向量。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180911 |
|
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