CN111290741A - 一种基于大数据及ai分析的教育测评软件实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明特别涉及一种基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法。该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用大数据分析与数据可视化技术，结合前后端分离及微服务的思想，以交互式软件为基础，借助学生在受测过程中的行为反馈信息，客观评价学生对于知识点的掌握情况，从而辅助教学人员对学生有针对性的展开教学，同时借助AI分析技术对学生学业的发展轨迹做出有效预测。该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，实现了开发资源的高效利用，开发过程低耦合，不仅能够对受测用户对于知识点的掌握情况进行分析，辅助教学人员进行因材施教，客观高效的评价教学成果，还能借助AI分析可以对学生的发展轨迹做出部分预测。
Description
技术领域
本发明涉及交互式软件开发技术领域，特别涉及一种基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法。
背景技术
当前教育依旧是社会关注的重点，教育市场依旧呈现蓬勃的发展态势。但是目前互联网在在教育行业的应用还处在比较初级的局面，如何能让计算机技术更好的服务于教育行业，发挥计算机的高效性，也成为当前的重要需求。
基于用户行为的大数据分析技术，可以更加客观和高效的衡量受测用户对于知识点的掌握情况，辅助教育工作人员做到因材施教，有的放矢，并且通过对历史数据的维护，可以尽可能的对教育成果进行有效的评估，并且学生的未来发展做到有效预测。
同时，通过对一定区域(例如学校)的学生数据汇总和分析，可以辅助该区域进行科目短板的补充，进一步实现教育资源的优化配比。
基于上述情况，本发明提出了一种基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷，提供了一种简单高效的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法。
本发明是通过如下技术方案实现的：
一种基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用大数据分析与数据可视化技术，结合前后端分离及微服务的思想，以交互式软件为基础，借助学生在受测过程中的行为反馈信息，客观评价学生对于知识点的掌握情况，从而辅助教学人员对学生有针对性的展开教学，同时借助AI分析技术对学生学业的发展轨迹做出有效预测。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用vue.js+nginx+springBoot+redis+oracle/mysql的开发框架。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用Vue.js+Echarts构建的前端框架。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，基于vue.js的前端框架，利用echarts做数据展示，采用前后端分离的开发思想，做到前端的轻量化，以及和后台的低耦合。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用Redis+nginx+k8s解决微服务的通信和调度。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用微服务的开发思想，后台根据业务逻辑，划分了包括题库管理、测试题组生成、行为反馈捕捉、结果分析、历史记录分析和发展预测六个功能模块，各个功能模块之间采用redis做缓存，nginx做负载均衡，k8s做文件通信。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用springBoot+doker解决微服务的业务逻辑。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用Oracle+mysql+HDFS的分布式数据库。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，通过对学生的行为反馈信息的捕捉，同时参照根据测试题的历史评测记录生成的分析标准，利用大数据分析的方式，对受测用户对于知识点的掌握情况进行分析，构建题库；并借助数据可视化技术，辅助教学人员进行因材施教，客观高效的评价教学成果。
所述行为反馈信息包括受测学生对答题时间，答题正确率及分布，错题分布及原因的反馈。
所述题库基于大数据技术，综合考虑受测的用户的数据汇总，分析题目难度，平均反馈时间，易错项及错误原因进行建设。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，通过对学生历史数据进行管理，有针对性的生成测试题组，针对薄弱项和易错项进行重点巩固，客观评价学生的阶段性教学成果，并借助AI分析技术对学生学业的发展轨迹做出有效预测。
所述测试题组覆盖尽可能全面知识点。
本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，通过生成分析报告的形式，知道教学人员采取针对性的，查缺补漏式的教学。
本发明的有益效果是：该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，实现了开发资源的高效利用，开发过程低耦合，不仅能够对受测用户对于知识点的掌握情况进行分析，辅助教学人员进行因材施教，客观高效的评价教学成果，还能借助AI分析可以对学生的发展轨迹做出部分预测。
附图说明
附图1为本发明基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行详细的说明。应当说明的是，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用大数据分析与数据可视化技术，结合前后端分离及微服务的思想，以交互式软件为基础，借助学生在受测过程中的行为反馈信息，客观评价学生对于知识点的掌握情况，从而辅助教学人员对学生有针对性的展开教学。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用vue.js+nginx+springBoot+ redis+oracle/mysql的开发框架。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用Vue.js+Echarts构建的前端框架。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，基于vue.js的前端框架，利用echarts做数据展示，采用前后端分离的开发思想，做到前端的轻量化，以及和后台的低耦合。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用Redis+nginx+k8s解决微服务的通信和调度。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用微服务的开发思想，后台根据业务逻辑，划分了包括题库管理、测试题组生成、行为反馈捕捉、结果分析、历史记录分析和发展预测六个功能模块，各个功能模块之间采用redis做缓存，nginx做负载均衡， k8s做文件通信。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用springBoot+doker解决微服务的业务逻辑。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，采用Oracle+mysql+HDFS的分布式数据库。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，通过对学生的行为反馈信息的捕捉，同时参照根据测试题的历史评测记录生成的分析标准，利用大数据分析的方式，对受测用户对于知识点的掌握情况进行分析，构建题库；并借助数据可视化技术，辅助教学人员进行因材施教，客观高效的评价教学成果。
所述行为反馈信息包括受测学生对答题时间，答题正确率及分布，错题分布及原因的反馈。
所述题库基于大数据技术，综合考虑受测的用户的数据汇总，分析题目难度，平均反馈时间，易错项及错误原因进行建设。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，通过对学生历史数据进行管理，有针对性的生成测试题组，针对薄弱项和易错项进行重点巩固，客观评价学生的阶段性教学成果，并借助AI分析技术对学生学业的发展轨迹做出有效预测。
所述测试题组覆盖尽可能全面知识点。
该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，通过生成分析报告的形式，知道教学人员采取针对性的，查缺补漏式的教学。
与现有技术相比，该基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，具有以下特点：
第一、自测和教学辅助
实现了针对学生掌握知识点情况的全面系统的分析，实现了学生自测和辅助教育工作者有针对性的查缺补漏。
第二、题库维护
针对学生的做题反馈时间和正确率，测算题目的平均做题时间及正确率，作为试题的测算标准，另外可以根据学生所在地区生成区域测试标准。
第三、生成报告
根据学生的做题时间及选错的选项，分析学生的知识点薄弱项，及做题心理和技术方面的不足。
第四、生成适合的尽可能覆盖全部知识点的测试题
能够根据学生情况，有针对性的选择难度系数的测试题目，并且做到尽可能的覆盖全面的知识点。
以上所述的实施例，只是本发明具体实施方式的一种，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用大数据分析与数据可视化技术，结合前后端分离及微服务的思想，以交互式软件为基础，借助学生在受测过程中的行为反馈信息，客观评价学生对于知识点的掌握情况，从而辅助教学人员对学生有针对性的展开教学，同时借助AI分析技术对学生学业的发展轨迹做出有效预测。
2.根据权利要求1所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用vue.js+nginx+springBoot+redis+oracle/mysql的开发框架。
3.根据权利要求2所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用Vue.js+Echarts构建的前端框架。
4.根据权利要求3所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：基于vue.js的前端框架，利用echarts做数据展示，采用前后端分离的开发思想，做到前端的轻量化，以及和后台的低耦合。
5.根据权利要求2所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用Redis+nginx+k8s解决微服务的通信和调度。
6.根据权利要求5所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用微服务的开发思想，后台根据业务逻辑，划分了包括题库管理、测试题组生成、行为反馈捕捉、结果分析、历史记录分析和发展预测六个功能模块，各个功能模块之间采用redis做缓存，nginx做负载均衡，k8s做文件通信。
7.根据权利要求2所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用springBoot+doker解决微服务的业务逻辑。
8.根据权利要求2所述的基于大数据及AI分析的教育测评软件实现方法，其特征在于：采用Oracle+mysql+HDFS的分布式数据库。
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| CN111918409A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-11-10 | 郑州大学体育学院 | 用于教育软件的大数据信息收集方法及系统 |
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