CN111476468A - 基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

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CN111476468A CN202010231139.2A CN202010231139A CN111476468A CN 111476468 A CN111476468 A CN 111476468A CN 202010231139 A CN202010231139 A CN 202010231139A CN 111476468 A CN111476468 A CN 111476468A
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Abstract

本发明提供了一种基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括步骤：自在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同预设知识点标签的在线课程后，从以往学员的历史测试数据中，统计以往学员的基于预设知识点标签的第二平均属性值；基于第一平均属性值和第二平均属性值，预测在线教员对在线学员群的教育效果值并进行排序；将教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将目标教员与在线学员群匹配；本申请对线上教育平台的人员调动灵活性高，有利于提高学员的在线课程学习效果。

Description

基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及在线教育技术领域，具体地说，涉及一种基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
近些年来在线教育由于诸多优点受到无论是学员还是教员的普遍欢迎。对于学员来说，在线教育可以不受时间和地点的限制，甚至可以听全国名师的课程。并且，就付费学习而言，在线学习的成本比课外辅导班更低。对于教员来说，也可以在更加灵活地时间进行授课。
对于目前的线上教育平台来说，通常是多人组成一间在线教室，然后线上教育平台为该教室分配一教员，负责该教室内学员的授课。这里面涉及到学员和教员之间的匹配问题。目前线上教育平台大多基于两种模式进行匹配。一种模式是一批固定学员对应一位或者多位固定教员，该模式下虽然学生的授课效果较好，但是对于教员的调动灵活性差；由于学员和教员是固定的，教员或者学员需要等待全部在线之后才能开课，导致课前等待时间较长；上述因素导致教育平台的成本较高。另一种模式是基于随机的在线学员，凑够同一间教室上课人数后，比如4个人形成一间教室，为该教室随机匹配一名在线教员，该模式下人员调动灵活性较好，课前等待时间短，线上教育平台成本也较低，但是这种模式由于未对该教室内的在线学员进行有针对性地匹配教员，所以导致教学效果往往较差。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供一种基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质，提高了人员调动灵活性，节省了在线教员以及在线学员的等待时间，并且保证的学员的课程辅导效果。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于在线学员群配置教员的方法，用于线上教育平台中对在线学员群进行在线教员匹配，所述方法包括以下步骤：
自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同预设知识点标签的在线课程后，从所述以往学员的历史测试数据中，统计所述以往学员的基于所述预设知识点标签的第二平均属性值；所述历史测试数据包含有在线学员以及以往学员基于所述预设知识点标签的属性值；
基于所述在线学员群的第一平均属性值和所述以往学员的第二平均属性值，预测所述在线教员对所述在线学员群的教育效果值并进行排序；
将所述教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将所述目标教员与所述在线学员群匹配。
优选地，所述教育效果值为基于所有所述预设知识点标签的所述第二平均属性值与所述第一平均属性值的差值的总和。
优选地，所述方法还包括步骤：生成一个包含所述预设知识点标签的在线课程的邀请链接，分别发送给所述目标教员和所述在线学员群中每个在线学员。
优选地，所述自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值，包括步骤：
判断所述在线学员群内的在线学员数量是否达到第一预设阈值；
若是则自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
若否则向所述在线学员群内的在线学员播放预设音乐，并重复执行所述步骤：判断所述在线学员群内的在线学员数量是否达到第一预设阈值。
优选地，所述方法还包括步骤：
对所述目标教员和所述在线学员群中的在线学员开始在线课程，并对所述在线课程进行视频录制；
在所述在线课程结束之后，将录制好的视频存储在服务器中，以供所述在线学员群中的在线学员访问。
优选地，所述方法还包括步骤：
在所述在线学员群的在线学员完成所述在线教员教授的在线课程后，对所述在线学员进行基于所述预设知识点标签的在线测试，并将测试成绩记录到以往学员的历史测试数据中。
优选地，所述方法还包括步骤：
于所述在线学员群和所述在线教员之间进行的在线课程开始之前预设时间内，向所述在线教员和所述在线学员群内的在线学员发送课程开始提醒信息。
优选地，所述预设知识点标签包括英语单词、英语语法、英语作文以及英语口语中的一项或多项。
本发明还提供了一种基于在线学员群配置教员的系统，用于实现上述基于在线学员群配置教员的方法，所述系统包括：
第一平均属性值获取模块，自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
第二平均属性值获取模块，在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同预设知识点标签的在线课程后，从所述以往学员的历史测试数据中，统计所述以往学员的基于所述预设知识点标签的第二平均属性值；所述历史测试数据包含有在线学员以及以往学员基于所述预设知识点标签的属性值；
教育效果值预测模块，基于所述在线学员群的第一平均属性值和所述以往学员的第二平均属性值，预测所述在线教员对所述在线学员群的教育效果值并进行排序；
学员与教员匹配模块，将所述教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将所述目标教员与所述在线学员群匹配。
本发明还提供了一种基于在线学员群配置教员的设备，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项基于在线学员群配置教员的方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述任意一项基于在线学员群配置教员的方法的步骤。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及突出性效果：
本发明提供的基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质通过基于在线学员群内的在线学员在所有预设知识点标签下得到的第一平均属性值，以及基于在线教员在所有预设知识点标签下得到的第二平均属性值，预测所有在线教员对该在线学员群的教育效果值，可以筛选出在线教员中关联预设知识点标签以及在线学员群的教学能力最强的教员立刻为在线学员提供授课，节省了在线教员以及在线学员的等待时间，提高了对在线教员的调动灵活性，同时保证了在线学员具有较好的课程辅导效果。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1为本发明实施例公开的基于在线学员群配置教员的方法的流程示意图；
图2和图3为本发明的基于在线学员群配置教员的方法的实施例的示意图；
图4为本发明另一实施例公开的一种基于在线学员群配置教员的方法的流程示意图；
图5为本发明实施例公开的基于在线学员群配置教员的系统的结构示意图；
图6为本发明实施例公开的一种基于在线学员群配置教员的设备示意图；
图7为本发明实施例公开的一种计算机可读存储介质示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
本申请公开了一种基于在线学员群配置教员的方法，用于线上教育平台中对在线学员群进行在线教员匹配。具体来说，即对已登录线上教育平台并进入一在线学员群所在的教室等候上课的在线学员们，待这些在线学员的人数凑够一教室上课人数标准后，为这些在线学员们匹配合适的在线教员，这样就可以马上进行在线课程，节省了在线学员和在线教员的等待时间，人员调动的灵活性高，因此节省了线上教育平台的成本；另一方面在所有在线教员中，挑选适合在线学员群中的在线学员们实际情况的在线教员，对在线学员们实现有针对性地教学，有利于提高学员的在线课程学习效果。
如图1所示，本发明实施例公开了一种基于在线学员群配置教员的方法，针对一个在线学员群从所有的在线教员中匹配合适的教员，该方法包括以下步骤：
S20，自上述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计上述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值。
具体来说，对于一个在线学员群内已上线等待上课的学员来说，可以先判断该在线学员是否已学习过该线上教育平台关联预设知识点标签的在线课程，若是则从服务器中获取该在线学员的关于上述在线课程的历史测试数据。若否则对该在线学员提供一关联上述预设知识点标签的在线测试，比如，该在线测试里包含有多道试题，每一道试题对应一知识点，也即对应一预设知识点标签。并将成绩记录到服务器的历史测试数据中保存。该历史测试数据包含有在线学员基于上述预设知识点标签的属性值。
从服务器中获取到每个在线学员的历史测试数据后，基于该历史测试数据统计在线学员群的第一平均属性值，该第一平均属性值为所述历史测试数据中该在线学员群内的在线学员的基于每一预设知识点标签的属性值的平均值。需要说明的是，每一个预设知识点标签，对应有一个第一平均属性值。即一个第一平均属性值为在线学员群内所有在线学员在同一个预设知识点标签下的属性值的平均值。也即具有多个第一平均属性值，且第一平均属性值的个数与预设知识点标签的个数相等。
上述预设知识点标签为与在线学员将要学习的在线课程相关联的知识点标签，该预设知识点标签可以为一个或多个。比如，该线上教育平台的产品都是针对英语的在线课程，预设知识点标签可以为英语单词、英语语法、英语作文以及英语口语中的一项或多项。本实施例中上述预设知识点标签包含有英语语法以及英语作文。
示例性地，如图2所示，预设知识点标签包含有英语语法以及英语作文两个知识点标签。本实施例中，在在线学员群100内具有4名在线学员，分别为在线学员A、在线学员B、在线学员C以及在线学员D。在线学员A的历史测试数据中在英语语法上的属性值为38，在英语作文上的属性值为56。在线学员B的历史测试数据中在英语语法上的属性值为44，在英语作文上的属性值为46。在线学员C的历史测试数据中在英语语法上的属性值为48，在英语作文上的属性值为50。在线学员D的历史测试数据中在英语语法上的属性值为46，在英语作文上的属性值为52。所以，该在线学员群在英语语法知识点标签下的第一平均属性值为38、44、48以及46四个数的平均值，即为44。该在线学员群在英语作文知识点标签下的第一平均属性值为56、46、50以及52四个数的平均值，即为51。
S30，在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同预设知识点标签的在线课程后，从上述以往学员的历史测试数据中，统计上述以往学员的基于上述预设知识点标签的第二平均属性值；上述历史测试数据包含有在线学员以及以往学员基于上述预设知识点标签的属性值。需要说明的是，以往学员的每一个预设知识点标签，对应有一个第二平均属性值。即一个第二平均属性值为所有在线教员在同一个预设知识点标签下的属性值的平均值。也即具有多个第二平均属性值，且第二平均属性值的个数与预设知识点标签的个数相等。
具体来说，在在线教员群中的每个在线教员教授过包含相同预设知识点标签的在线课程的以往学员中，获取这些以往学员的历史测试数据。该历史测试数据包含有以往学员基于上述预设知识点标签的属性值。然后根据以往学员的预设知识点标签的属性值获取第二平均属性值，该第二平均属性值为历史测试数据中以往学员的基于所述预设知识点标签的属性值的平均值。上述第二平均属性值可以代表教授过这些以往学员包含上述预设知识点标签的在线课程的教员的教学能力。该第二平均属性值越大，说明该教员在上述预设知识点标签的关联课程上的教学能力越高。相反，表明该教员在关联课程上的教学能力越低。
如图2所示，本实施例中，在在线教员群200内具有3名在线教员，分别为在线教员201、在线教员202以及在线教员203。其中，对于在线教员201，其教授过的以往学员在英语语法知识点标签下对应的第二平均属性值为75，在英语作文知识点标签下对应的第二平均属性值为78。对于在线教员202，其教授过的以往学员在英语语法知识点标签下对应的第二平均属性值为85，在英语作文知识点标签下对应的第二平均属性值为88。对于在线教员203，其教授过的以往学员在英语语法知识点标签下对应的第二平均属性值为94，在英语作文知识点标签下对应的第二平均属性值为90。
S40，基于上述在线学员群100的第一平均属性值和上述以往学员的第二平均属性值，预测上述在线教员对上述在线学员群100的教育效果值并进行排序。其中，上述教育效果值为基于所有上述预设知识点标签的上述第二平均属性值与上述第一平均属性值的差值的总和。
比如，本实施例中有英语语法以及英语作文两个预设知识点标签。对于在线教员201来说，第二平均属性值与上述第一平均属性值在英语语法标签下的差值计算公式为：75-44＝31；在英语作文标签下的差值计算公式为：78-51＝27。然后通过31+27＝58，得到在线教员201对上述在线学员群100的教育效果值就是58。
对于在线教员202来说，第二平均属性值与上述第一平均属性值在英语语法标签下的差值计算公式为：85-44＝41；在英语作文标签下的差值计算公式为：88-51＝37。然后通过41+37＝78，得到在线教员202对上述在线学员群100的教育效果值就是78。
对于在线教员203来说，第二平均属性值与上述第一平均属性值在英语语法标签下的差值计算公式为：94-44＝50；在英语作文标签下的差值计算公式为：90-51＝39。然后通过50+39＝89，得到在线教员203对上述在线学员群100的教育效果值就是89。然后对上述在线教员群内的3位教员按照教育效果值从高到低的顺序排序，排序结果就是：在线教员203、在线教员202、在线教员201。
S50，将上述教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将上述目标教员与上述在线学员群100匹配。通过上述步骤S40可知，就本实施例中的示例而言，上述教育效果值最高的在线教员是在线教员203。所以，如图3所示，本实施例中，将与上述在线学员群100进行匹配的教员为在线教员203。也即该在线教员203可以马上为在线学员群100提供关联有英语语法以及英语作文两个预设知识点标签的在线课程，节省了在线教员以及在线学员的等待时间，使得对在线教员的人员调动灵活性较高。同时保证了在线学员具有较好的课程辅导效果。
作为本申请的一个优选实施例，如图4所示，上述步骤S20：自在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计上述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值，具体包括步骤：
S10，判断上述在线学员群内的在线学员数量是否达到第一预设阈值。
若是则执行步骤S20：自上述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计上述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值。
若否则执行步骤S60：向上述在线学员群内的在线学员播放预设音乐，并重复执行上述步骤S10。上述第一预设阈值可以为4，本申请对此不作限制。
这样实现了对在线教室的上课人数进行限制，使师生比即教员与学员的比例降低，进一步有利于降低线上教育平台的成本。
作为本申请的一个优选实施例，上述方法还包括步骤：
对上述目标教员和上述在线学员群中的在线学员开始在线课程，并对上述在线课程进行视频录制。
在上述在线课程结束之后，将录制好的视频存储在服务器中，以供上述在线学员群中的在线学员访问。
这样便于学员在在线课程结束后进行回看，并且该视频可以供教员从中筛选出上课效果较佳的一个，以作为该教员对应的体验课视频。这些体验课视频可以用于学员在没有确定教员之前，供学员观看参考，以便该学员确定自己喜欢风格的教员。
作为本申请的一个优选实施例，上述方法还包括步骤：生成一个包含上述预设知识点标签的在线课程的邀请链接，分别发送给上述目标教员和上述在线学员群中每个在线学员。
作为本申请的一个优选实施例，上述方法还包括步骤：
在上述在线学员群的在线学员完成上述在线教员教授的在线课程后，对上述在线学员进行基于上述预设知识点标签的在线测试，并将测试成绩记录到以往学员的历史测试数据中。
这样可以进一步丰富该历史测试数据的样本的多样性，有利于提高针对历史测试数据进行其他处理得到的数据的准确性。
作为本申请的一个优选实施例，上述方法还包括步骤：
于上述在线学员群和上述在线教员之间进行的在线课程开始之前预设时间内，向上述在线教员和上述在线学员群内的在线学员发送课程开始提醒信息。防止教员没有及时知道被匹配的在线课程，而耽误在线学员的等待时间。
在其他实施例中，可以为所述目标教员和所述在线学员群内的每一在线学员配置移动终端，于所述在线课程开始之前预设时间内，向所述目标教员和所述在线学员的移动终端均发送提醒信息。
如图5所示，本发明实施例还公开了一种基于在线学员群配置教员的系统5，该系统包括：
第一平均属性值获取模块51，自上述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计上述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
第二平均属性值获取模块52，在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同预设知识点标签的在线课程后，从上述以往学员的历史测试数据中，统计上述以往学员的基于上述预设知识点标签的第二平均属性值；上述历史测试数据包含有在线学员以及以往学员基于上述预设知识点标签的属性值；
教育效果值预测模块53，基于上述在线学员群的第一平均属性值和上述以往学员的第二平均属性值，预测上述在线教员对上述在线学员群的教育效果值并进行排序；
学员与教员匹配模块54，将上述教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将上述目标教员与上述在线学员群匹配。
可以理解的是，本发明的基于在线学员群配置教员的系统还包括其他支持基于在线学员群配置教员的系统运行的现有功能模块。图5显示的基于在线学员群配置教员的系统仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
本实施例中的基于在线学员群配置教员的系统用于实现上述的基于在线学员群配置教员的的方法，因此对于基于在线学员群配置教员的系统的具体实施步骤可以参照上述对基于在线学员群配置教员的的方法的描述，此处不再赘述。
本发明实施例还公开了一种基于在线学员群配置教员的设备，包括处理器和存储器，其中存储器存储有所述处理器的可执行指令；处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述基于在线学员群配置教员的方法中的步骤。图6是本发明公开的基于在线学员群配置教员的设备的结构示意图。下面参照图6来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图6显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述基于在线学员群配置教员的方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
本发明还公开了一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述基于在线学员群配置教员的方法中的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述基于在线学员群配置教员的方法中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，通过基于在线学员群内的在线学员在所有预设知识点标签下得到的第一平均属性值，以及基于在线教员在所有预设知识点标签下得到的第二平均属性值，预测所有在线教员对该在线学员群的教育效果值，可以筛选出在线教员中关联预设知识点标签的教学能力最强的教员立刻为在线学员提供授课，节省了在线教员以及在线学员的等待时间，提高了对在线教员的调动灵活性，同时保证了在线学员具有较好的课程辅导效果。
图7是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图7所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明实施例提供的基于在线学员群配置教员的方法、系统、设备及存储介质通过基于在线学员群内的在线学员在所有预设知识点标签下得到的第一平均属性值，以及基于在线教员在所有预设知识点标签下得到的第二平均属性值，预测所有在线教员对该在线学员群的教育效果值，可以筛选出在线教员中关联预设知识点标签以及在线学员群的教学能力最强的教员立刻为在线学员提供授课，节省了在线教员以及在线学员的等待时间，提高了对在线教员的调动灵活性，同时保证了在线学员具有较好的课程辅导效果。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (11)

1.一种基于在线学员群配置教员的方法，用于线上教育平台中对在线学员群进行在线教员匹配，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同所述预设知识点标签的在线课程后，从所述以往学员的历史测试数据中，统计所述以往学员的基于所述预设知识点标签的第二平均属性值；所述历史测试数据包含有在线学员以及以往学员基于所述预设知识点标签的属性值；
基于所述在线学员群的第一平均属性值和所述以往学员的第二平均属性值，预测所述在线教员对所述在线学员群的教育效果值并进行排序；
将所述教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将所述目标教员与所述在线学员群匹配。
2.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述教育效果值为基于所有所述预设知识点标签的所述第二平均属性值与所述第一平均属性值的差值的总和。
3.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：生成一个包含所述预设知识点标签的在线课程的邀请链接，分别发送给所述目标教员和所述在线学员群中每个在线学员。
4.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值，包括步骤：
判断所述在线学员群内的在线学员数量是否达到第一预设阈值；
若是则自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
若否则向所述在线学员群内的在线学员播放预设音乐，并重复执行所述步骤：判断所述在线学员群内的在线学员数量是否达到第一预设阈值。
5.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
对所述目标教员和所述在线学员群中的在线学员开始在线课程，并对所述在线课程进行视频录制；
在所述在线课程结束之后，将录制好的视频存储在服务器中，以供所述在线学员群中的在线学员访问。
6.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
在所述在线学员群的在线学员完成所述在线教员教授的在线课程后，对所述在线学员进行基于所述预设知识点标签的在线测试，并将测试成绩记录到以往学员的历史测试数据中。
7.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：
于所述在线学员群和所述在线教员之间进行的在线课程开始之前预设时间内，向所述在线教员和所述在线学员群内的在线学员发送课程开始提醒信息。
8.如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，其特征在于，所述预设知识点标签包括英语单词、英语语法、英语作文以及英语口语中的一项或多项。
9.一种基于在线学员群配置教员的系统，其特征在于，用于实现如权利要求1所述的基于在线学员群配置教员的方法，所述系统包括：
第一平均属性值获取模块，自所述在线学员群中每个在线学员基于线上教育平台的历史测试数据中，统计所述在线学员群基于至少一预设知识点标签的第一平均属性值；
第二平均属性值获取模块，在线教员群中每个在线教员与以往学员进行包含相同所述预设知识点标签的在线课程后，从所述以往学员的历史测试数据中，统计所述以往学员的基于所述预设知识点标签的第二平均属性值；所述历史测试数据包含有在线学员以及以往学员基于所述预设知识点标签的属性值；
教育效果值预测模块，基于所述在线学员群的第一平均属性值和所述以往学员的第二平均属性值，预测所述在线教员对所述在线学员群的教育效果值并进行排序；
学员与教员匹配模块，将所述教育效果值最高的在线教员作为目标教员，将所述目标教员与所述在线学员群匹配。
10.一种基于在线学员群配置教员的设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至8中任意一项所述基于在线学员群配置教员的方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至8中任意一项所述基于在线学员群配置教员的方法的步骤。
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