CN109523201A - 一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法 - Google Patents

一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，涉及教育领域，具体包括如下步骤：步骤一：收集数据；步骤二：整理数据；步骤三：分析数据；步骤四：将讲师照综合评分进行排序；步骤五：输出合理化建议。在本发明的实施过程中，非常直观的显示了评价结果，便于学习的人进行慕课，而且针对评分对每个讲师做出合理化建议，从而便于讲师提高自己的慕课评分；通过对讲师的评分进行加权计算，从而有效提高了评分的公平公正性；通过对讲师进行排序，从而明确了学习者的慕课选择，降低了慕课难度。

Description

一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法
技术领域
本发明涉及教育领域，具体是一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法。
背景技术
慕课，即大规模开放在线课程，是新近涌现出来的一种在线课程开发模式，是一种将分布于世界各地的授课者和学习者通过某一个共同的话题或主题联系起来的方式方法。尽管这些课程通常对学习者并没有特别的要求，但是所有的慕课会以每周研讨话题这样的形式，提供一种大体的时间表，其余的课程结构也是最小的，通常会包括每周一次的讲授、研讨问题、以及阅读建议等等。而现有的慕课方式一般为学习者根据自身需要和兴趣爱好进行胡乱慕课，这样的慕课方式需要学习者花费大量的时间来对比符合自己心意的讲师，这极大增加了学习者的慕课难度。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，包括如下步骤：
步骤一：收集数据；
步骤二：整理数据；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行计算，将讲师的评价得分进行平均数计算；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议，从而提高讲师的讲课质量。
作为本发明进一步的方案：包括如下步骤：
步骤一：收集数据；
步骤二：整理数据；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行加权计算，对各个讲师的评分数据进行加权计算，将讲师的评价得分中最高的分数和最低的分数去除后，剩下的分数相加，并除以评价科目的总数；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议。
作为本发明进一步的方案：包括如下步骤：
步骤一：收集数据；
步骤二：整理数据；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行计算，将讲师的评价得分按照权重进行计算，讲课质量占据30%的比重，教学内容占据30%比重，视频效果占据10%比重，课堂互动占据10%比重，成绩通过率占据20%比重，将讲师各个方面的评价分数乘以对应的占据比重，再除以总的评价科目数量；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议。
作为本发明进一步的方案：基于大数据时代条件下，收集每个讲师课程各个方面评价的得分数据，评价的内容包括讲课质量、教学内容、视频效果、课堂互动和成绩通过率，且每个评价的内容按照积分制进行评价，积分等级分为1-10分。
作为本发明进一步的方案：整理出每个讲师各个方面的得分数据并计算出每个方面的平均得分；对步骤一中汇总后的数据进行处理，并将各个讲师各个方面的积分总和进行统计，并根据评价的总人数计算评价的平均分数，分数的统计精确到0.01位。
作为本发明进一步的方案：排列顺序为按照综合评分从高到低进行排序，排序时的同时将每个讲师的综合评分显示在讲师名字的旁边。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：在本发明的实施过程中，非常直观的显示了评价结果，便于学习的人进行慕课，而且针对评分对每个讲师做出合理化建议，从而便于讲师提高自己的慕课评分；通过对讲师的评分进行加权计算，从而有效提高了评分的公平公正性；通过对讲师进行排序，从而明确了学习者的慕课选择，降低了慕课难度。
附图说明
图1是一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法的流程图。
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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1，本发明实施例中，一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，包括如下步骤：
步骤一：收集数据，基于大数据时代条件下，收集每个讲师课程各个方面评价的得分数据，评价的内容包括讲课质量、教学内容、视频效果、课堂互动和成绩通过率，且每个评价的内容按照积分制进行评价，积分等级分为1-10分；
步骤二：整理数据，整理出每个讲师各个方面的得分数据并计算出每个方面的平均得分；对步骤一中汇总后的数据进行处理，将各个讲师各个方面的积分总和进行统计，并根据评价的总人数计算评价的平均分数，从而得出每个讲师各个方面的评价分数，分数的统计精确到0.01位；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行计算，将讲师的评价得分进行平均数计算，从而得出每个讲师的综合评分；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序，排列顺序为按照综合评分从高到低进行排序，排序时的同时将每个讲师的综合评分显示在讲师名字的旁边，从而方便学习的人更直观的对讲师有一个初步的了解；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议，从而提高讲师的讲课质量。
实施例2，本发明实施例中，一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，包括如下步骤：
步骤一：收集数据，基于大数据时代条件下，收集每个讲师课程各个方面评价的得分数据，评价的内容包括讲课质量、教学内容、视频效果、课堂互动和成绩通过率，且每个评价的内容按照积分制进行评价，积分等级分为1-10分；
步骤二：整理数据，整理出每个讲师各个方面的得分数据并计算出每个方面的平均得分；对步骤一中汇总后的数据进行处理，将各个讲师各个方面的积分总和进行统计，并根据评价的总人数计算评价的平均分数，从而得出每个讲师各个方面的评价分数，分数的统计精确到0.01位；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行加权计算，对各个讲师的评分数据进行加权计算，将讲师的评价得分中最高的分数和最低的分数去除后，剩下的分数相加，并除以评价科目的总数，从而得出每个讲师的综合评分；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序，排列顺序为按照综合评分从高到低进行排序，排序时的同时将每个讲师的综合评分显示在讲师名字的旁边，从而方便学习的人更直观的对讲师有一个初步的了解；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议，从而提高讲师的讲课质量。
实施例3，本发明实施例中，一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，包括如下步骤：
步骤一：收集数据，基于大数据时代条件下，收集每个讲师课程各个方面评价的得分数据，评价的内容包括讲课质量、教学内容、视频效果、课堂互动和成绩通过率，且每个评价的内容按照积分制进行评价，积分等级分为1-10分，评价后的数据通过网络汇总；
步骤二：整理数据，整理出每个讲师各个方面的得分数据并计算出每个方面的平均得分；对步骤一中汇总后的数据进行处理，把每个评价用表格列出，并通过网络计算机将各个讲师各个方面的积分总和进行统计，并根据评价的总人数计算评价的平均分数，从而得出每个讲师各个方面的评价分数，分数的统计精确到0.01位；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行加权计算，将讲师的评价得分按照权重进行计算，从而得出每个讲师的综合评分，采用加权平均法的计算方式，有效提高了综合分数对讲师评价的准确性，在进行加权计算的时候，讲课质量占据30%的比重，教学内容占据30%比重，视频效果占据10%比重，课堂互动占据10%比重，成绩通过率占据20%比重，将讲师各个方面的评价分数乘以对应的占据比重，再除以总的评价科目数量，从而得到讲师的加权平均数，这个加权平均数即为讲师的综合评分；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序，排列顺序为按照综合评分从高到低进行排序，排序时的同时将每个讲师的综合评分显示在讲师名字的旁边，从而方便学习的人更直观的对讲师有一个初步的了解；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议，从而提高讲师的讲课质量。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：收集数据；
步骤二：整理数据；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行计算，将讲师的评价得分进行平均数计算；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议，从而提高讲师的讲课质量。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：收集数据；
步骤二：整理数据；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行加权计算，对各个讲师的评分数据进行加权计算，将讲师的评价得分中最高的分数和最低的分数去除后，剩下的分数相加，并除以评价科目的总数；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：收集数据；
步骤二：整理数据；
步骤三：分析数据，对各个讲师的评分数据进行计算，将讲师的评价得分按照权重进行计算，讲课质量占据30%的比重，教学内容占据30%比重，视频效果占据10%比重，课堂互动占据10%比重，成绩通过率占据20%比重，将讲师各个方面的评价分数乘以对应的占据比重，再除以总的评价科目数量；
步骤四：将讲师按照综合评分进行排序；
步骤五：输出合理化建议，根据步骤二中的数据对每个讲师做出合理化建议。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，其特征在于，基于大数据时代条件下，收集每个讲师课程各个方面评价的得分数据，评价的内容包括讲课质量、教学内容、视频效果、课堂互动和成绩通过率，且每个评价的内容按照积分制进行评价，积分等级分为1-10分。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，其特征在于，整理出每个讲师各个方面的得分数据并计算出每个方面的平均得分；对步骤一中汇总后的数据进行处理，并将各个讲师各个方面的积分总和进行统计，并根据评价的总人数计算评价的平均分数，分数的统计精确到0.01位。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据时代高效慕课质量评估方法，其特征在于，排列顺序为按照综合评分从高到低进行排序，排序时的同时将每个讲师的综合评分显示在讲师名字的旁边。
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