CN111915224B - 一种教学测评系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种教学测评系统，包括：数据采集模块用于接收终端发送的采集指令，并根据采集指令，采集多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据，并将多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据发送给数据处理模块；其中，采集指令包括用户登陆信息和评价类型数据，评价数据包括第一评价数据和第二评价数据；数据处理模块用于根据评价类型数据和第一评价数据，得到评价分析模型；将评价分析模型和第二评价数据进行对比，并根据对比结果以及预设的评价推导模型，生成评价结果数据；数据显示模块用于显示评价结果数据。由此，使得教学测评系统更为客观、科学，大大提高了工作效率。

Description

一种教学测评系统

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种教学测评系统。

背景技术

目前，教育部门在做测评分析评价中，大部分使用的软件是EXCEL或不成熟的分析软件，或多或少会存在如下的问题：一、评价指标很有限，如仅有平均分、优秀率、排名和公式法计算的标准分等少数指标；二、数据信息无法实现共享，使用面很窄；三、使用不具备人性化操作，造成统计分析工作很繁杂，甚至需要懂编程的技术人员才能使用；四、只能针对终极性评价，无法满足发展性和形成性的评价；五、缺乏先进评价理念的指导，指标虽多，不成体系，无法满足长期监测和评价的需要。

并且，由于在做测评分析评价中上述问题，从而导致目前教育评价存在如下现象：一、用好差或一般等语句进行模糊评价，或凭印象、感觉进行片面评价，缺少和忽视科学的定量数据分析；二、获取和反馈评价信息的渠道和手段有限，评价信息只能为少数人服务，无法发挥评价信息的真正价值；三、评价信息混乱，评价标准不统一，造成评价信息的关联性不够而无法追踪；四、大量数据报表仅是表面现象的反映，没有进行更深层次地数据挖掘，无法判断教学质量与数据之间的因果关系；五、评价工作缺乏整体性，如重结果而轻过程、仅有上对下评价等等。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种教学测评系统，用于教与学的大数据分析，将采集到的数据输入教学测评系统后，得到教与学的评价结果，并对该评价结果进行显示，使得教与学的评价结果可以如实反映教学情况。并且，由于不同的评价类型可以得到不同的教与学的评价结果，使得教与学的评价结果更为多样化，可以从更丰富的层面满足用户的需求。

为实现上述目的，本发明提供了一种教学测评系统，所述教学测评系统包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于接收终端发送的采集指令，并根据所述采集指令，采集多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据，并将所述多个第一用户的第一用户信息和所述多个第一用户的评价数据发送给所述数据处理模块；其中，所述采集指令包括用户登陆信息和评价类型数据，所述评价数据包括第一评价数据和第二评价数据；

数据处理模块，所述数据处理模块用于根据所述评价类型数据和所述第一评价数据，得到评价分析模型；将所述评价分析模型和所述第二评价数据进行对比，并根据所述对比结果以及预设的评价推导模型，生成评价结果数据；

数据显示模块，所述数据显示模块用于显示所述评价结果数据。

优选的，所述数据采集模块还用于：

采集第二用户的用户信息。

优选的，所述数据处理模块还用于：

根据所述评价类型数据和所述第一评价数据、第二用户的用户信息，得到评价分析模型；将所述评价分析模型和所述第二评价数据进行对比，生成对比结果，并根据所述对比结果以及预设的评价推导模型，生成评价结果数据。

优选的，所述数据处理模块具体用于：根据所述评价推导模型解析所述第二用户的用户信息、所述第一用户的个数、所述第一用户的用户信息和所述第一用户的评价数据，得到评价结果数据。

优选的，所述评价类型数据携带有所述终端的终端ID。

优选的，所述评价结果数据具体为图表。

本发明提供的教学测评，数据采集模块用于接收终端发送的采集指令，并根据采集指令，采集多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据，并将多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据发送给数据处理模块；其中，采集指令包括用户登陆信息和评价类型数据，评价数据包括第一评价数据和第二评价数据；数据处理模块用于根据评价类型数据和第一评价数据，得到评价分析模型；将评价分析模型和第二评价数据进行对比，并根据对比结果以及预设的评价推导模型，生成评价结果数据；数据显示模块用于显示评价结果数据。由此，使得教学测评系统更为客观、科学，大大提高了工作效率。

附图说明

图1为本发明实施例提供得教学测评系统结构示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

本发明实施例提供的一种教学测评系统，该系统可以连接到网络的智能终端中，用于教与学的大数据分析，最终得到教与学的评价结果并反馈给使用智能终端的用户，用以用户根据评价结果进行后续工作。

图1为本发明实施例提供得教学测评系统结构示意图。如图1所示，该系统包括：数据采集模块110、数据处理模块120和数据显示模块130。

数据采集模块110用于接收终端发送的采集指令，并根据所述采集指令，采集多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据，并将所述多个第一用户的第一用户信息和所述多个第一用户的评价数据发送给所述数据处理模块；其中，所述采集指令包括用户登陆信息和评价类型数据，所述评价数据包括第一评价数据和第二评价数据。

具体的，终端可以理解为具有联网功能的智能设备，例如电脑、智能手机，或智能平板。用户登陆信息可以理解为登陆用户的信息，比如，登陆用户的标识(Identify，ID)，例如登陆用户的“用户名”或者登陆用户的手机号等。第一用户可以理解为待评价的用户，例如学生。第一用户的用户信息可以理解为待评价的用户的个人信息，用户信息包括姓名、性别、班级信息、学校信息、学区信息等可能的教学评价的角度或维度。本领域技术人员可以根据需要自行设置第一用户的用户信息的所需内容。第一用户的评价数据可以理解为待评价的数据。第一评价数据可以理解为待评价的用户的历史评价数据。第二评价数据可以理解为待评价的用户的当前待评价数据。这一过程可以理解为数据采集模块采集教学测评所需数据的过程。

教学测评数据库中存储有评价类型数据、第一用户的第一用户信息和第一用户的评价数据，以及评价类型数据与第一用户的第一用户信息和第一用户的评价数据的对应关系。数据采集模块可以通过教学测评数据库确定与评价类型数据相对应的多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据。

具体的，评价类型数据可以理解为教学评价的角度或维度，例如面向年级组组长所展示的校内数学学科教学评价情况或面向校长所展示的校际物理学科教学评价情况等。

在一个具体的例子中，第一用户的用户信息可以为50个“高三年级一班的学生信息”；第一用户的评价数据可以为50个“高三年级一班的学生的上一学期的数学成绩”、50个“高三年级一班的学生的上一学期的物理成绩”。

在一个具体的例子中，教学评价数据库中存储的评价类型数据包括“高三年级一班数学学科教学评价情况”、“高三年级一班物理学科教学评价情况”、“高三年级二班数学学科教学评价情况”和“高三年级二班物理学科教学评价情况”；教学评价数据库中存储的第一用户的第一用户信息包括50个“高三年级一班的学生信息”以及40个“高三年级二班的学生信息”；教学评价数据库中存储的第一评价数据包括50个“高三年级一班的学生的上一学期的数学成绩”、50个“高三年级一班的学生的上一学期的物理成绩”、40个“高三年级二班的学生的上一学期的数学成绩”和40个“高三年级二班的学生的上一学期的物理成绩”。当数据采集模块收到的教学评价数据为“高三年级一班数学学科教学评价情况”时，数据采集模块从教学评价数据库中获取到的“高三年级一班数学学科教学评价情况”相对应的第一用户的第一用户信息为50个“高三年级一班的学生信息”，第一评价数据为50个“高三年级一班的学生的上一学期的数学成绩”。

下面对第一用户的第二评价数据进行详细的说明。

在一个具体的例子中，第一用户的第一用户信息为50个“高三年级一班的学生信息A”，第一用户的第一评价数据为50个“高三年级一班的学生的上一学期的数学成绩B”。第一用户的第二用户信息为49个“高三年级一班的学生信息C”，第一用户的第二评价数据为49个“高三年级一班的学生的本学期的数学成绩D”。第一用户信息的第二用户信息相对于第一用户信息的第一用户信息来说，少了一个数据，原因可能是有一名学生缺考。第一用户的第二评价数据相对于第一用户的第一评价数据来说，也少了一个数据，同时每个学生的成绩也会所有变化，原因是由于这两次评价数据来源于不同次测试。

数据处理模块120用于根据所述评价类型数据和所述第一评价数据，得到评价分析模型；将所述评价分析模型和所述第二评价数据进行对比，并根据所述对比结果以及预设的评价推导模型，生成评价结果数据。

在教学评价中，某一项测验分数必须与统一的标准分数进行比较才能确定其优劣，这个可供比较的标准就是常模。常模是某被评价团体，在某一次测验上实际达到的平均水平或标准水平，用来作为测验比较标准的一种“测验量表”。通常，常模包含了全角度、全维度列连续的原始分数，以及原始分数与标准分数的对应关系。评价分析模型可以理解为上述所述的“常模”。

在一些实施例中，评价分析模型是由代表了某被评价团体在某次测验上实际达到分数的多个第一用户信息和多个第一评价数据得到的。在这种实施例中，评价分析模型可以理解为某被评价团体在某一次或多次测验上历史分数的统计表。

在另一些实施例中，评价分析模型是由代表了某被评价团体在某次测验上实际达到分数的多个第一用户信息和多个第一评价数据，以及标准分数所得到的。在这种实施例中，评价分析模型可以理解为某被评价团体在某一次或多次测验上历史分数，以及历史分数与标准分数对应关系的统计表。

或者，评价分析模型是由代表了某被评价团体在某次测验上实际达到分数的多个第一用户信息和多个第一评价数据、代表了某被评价团体人数的第一用户的个数、第二用户的用户信息，以及标准分数所得到的。其中第二用户的用户信息可以理解为除了被测验的团体外，会影响到被测验团体的体验成绩的相关人员。例如，第一用户为学生，第二用户为教师，教师的教学水平和教学方式会影响到学生考试的成绩。也就是说，在得到评价分析模型之前，终端会接收第二用户的用户信息。数据采集模块还需要根据评价类型数据确定与评价类型数据相对应的第一用户的个数，并根据第二用户的用户信息、第一用户的个数、多个第一用户信息和多个第一评价数据得到评价分析模型。

在一个具体评价分析模型的例子中，如下表1所示，表1中姓名列和班级列是由第一用户的第一用户信息得到的；数学分数列是由第一用户的第一评价数据得到的；数学满分数列是输入的；百分制分数列是由数学满分分数和数学分数列计算得到的，代表了当前学生的数学分数换算为百分制后所得分数；数学老师列是由第二用户的用户信息得到的；班级人数是由第一用户的个数得到的；班级排名是由数学分数列和班级人数列计算得到的。也就是说，表1所表示的评价分析模型，是由第一用户的第一用户信息、第一用户的第一评价数据、第二用户的用户信息和第一用户的个数得到的。

表1

具体的，数据处理模块根据终端发送的第一用户的第二评价数据、与第二评价数据相对应的第一用户的评价分析模型，对第一用户的第二评价数据进行解析，得到评价结果数据。评价结果数据与评价类型数据相对应，可以理解为根据用户所需的教学评价的角度或维度得到的教学评价结果。这一过程可以理解为将本次测验结果与历史测验结果进行比较，根据比较结果得到评价结果的过程。

在一个具体的例子中，评价分析模型如上表1所示，而第一用户的第二用户信息包括“张三”、“李四”和“王五”；“张三”所对应的第一用户的第二评价数据“80”，“李四”所对应的第一用户的第二评价数据“90”，“王五”所对应的第一用户的第二评价数据“92”。则数据处理模块根据表1所示的评价分析模型，得到的评价结果数据为“本次考试是2015年度第二学期第二次考试，高三年级一班中，王五在本次考试中成绩最好，并与上次考试成绩相比上升10个名次，张三在本次考试中成绩下滑较多，与上次考试成绩相比下降10个名次。”

相对应的，每个评价类型数据都会对应一个评价推导模型，也就是说，评价推导模型所针对的待评价的主体也可以是多样的。例如，当想要对某几个学校在本次考试中所有学生的考试成绩，则需使用以学校为主体的评价推导模型对考试成绩进行分析。而当用户想要对某几位老师在本次考试中所带领的学生的考试成绩，则需使用以老师为主体的评价推导模型对考试成绩进行分析。本领域技术人员同样可以根据需要提前训练评价推导模型，训练评价推导模型所需的数据和算法可以根据需要自行设置。

在一个具体的实施例中，评价类型数据为“测评数学学科成绩与其他学科成绩的相关度”，则数据处理模块查询到与“测评数学学科成绩与其他学科成绩的相关度”相对应的评价推导模型为“学科相关性解析模型”。该评价推导模型可以用于解析某一范围内的学生学科A的成绩和学科B的成绩之前的相关性。

具体的，数据处理模块根据已确定的评价推导模型对第一用户的用户信息和第一用户的评价数据进行解析，得到评价结果数据。评价结果数据与评价类型数据相对应，可以理解为根据用户所需的教学评价的角度或维度得到的教学评价结果。

优选的，在数据处理模块得到评价结果数据之前，终端还接收用户输入的第二用户的用户信息，并将第二用户的用户信息发送至所述数据处理模块。并且，数据处理模块还需要根据评价类型数据确定与所述评价类型数据相对应的第一用户的个数。第一用户的个数可以理解为当前被评价团体的人数。第二用户的用户信息可以理解为除了被测验的团体外，会影响到被测验团体的体验成绩的相关人员。例如，第一用户为学生，第二用户为教师，教师的教学水平和教学方式会影响到学生考试的成绩。数据处理模块根据评价推导模型对第一用户的用户信息、第一用户的评价数据、第一用户的个数和第二用户的用户信息进行解析，得到评价结果数据。

在一个具体的例子中，评价类型数据为“测评高三年级一班数学学科成绩与其他学科成绩的相关度”；评价推导模型为“学科相关性解析模型”；第一用户的第一用户信息为50个“高三年级一班的学生信息”；第一评价数据为50个“高三年级一班的学生的数学成绩”、50个“高三年级一班的学生的物理成绩”、50个“高三年级一班的学生的政治成绩”和50个“高三年级一班的学生的历史成绩”。则数据处理模块根据“学科相关性解析模型”对50个“高三年级一班的学生的数学成绩”、50个“高三年级一班的学生的物理成绩”、50个“高三年级一班的学生的政治成绩”和50个“高三年级一班的学生的历史成绩”进行解析。

进一步具体的，数学学科成绩和其他学科成绩可以视为两个变量，这两个变量都是正态连续变量，且两者之间呈线性关系，那么这两个变量之间的关系可以用积差相关来表示。积差相关系数就是两个变量标准分乘积之和除以人数所得的商。也就是说“学科相关性解析模型”的算法为学生的两课成绩乘积之和除以学生人数所得的商视为某一科学科成绩与其他学科成绩的相关度。将50个“高三年级一班的学生的数学成绩”、50个“高三年级一班的学生的物理成绩”、50个“高三年级一班的学生的政治成绩”和50个“高三年级一班的学生的历史成绩”输入“学科相关性解析模型”，所得到的评价结果数据如下表2所示。表2中，对于高三年级一班的这50名学生来说，数学学科成绩与物理学科成绩和化学学科成绩的相关程度较低高，数学学科成绩与政治学科成绩和历史学科成绩的相关程度较低。

学科A	学科B	相关系数R
			数学	物理	0.70
数学	化学	0.68
			数学	政治	0.47
数学	历史	0.51

表2

在另一个具体的例子中，评价类型数据为“测评特定因素对班级成绩差异的影响”；评价推导模型为“特定因素与班级成绩解析模型”；第一用户的第一用户信息包括50个“关于学生亲子/自我认知/情感的相关信息”、50个“关于学生师生关系的相关信息”、50个“关于学生品德行为的相关信息”、50个“关于学生课业负担的相关信息”和50个“关于学生生生关系的相关信息”；第一用户的第一评价数据包括50个“学生的数学成绩”、50个“学生的英语成绩”、50个“学生的科学成绩”和50个“学生的语文成绩”。则服务器根据“特定因素与班级成绩解析模型”对上述第一用户的第一用户信息和第一用户的第一评价数据进行解析。

数据显示模块，所述数据显示模块用于显示所述评价结果数据。

具体的，评价报告数据可以理解为根据评价结果所得到的，对教学预测、教学指导和作业推送等工作有指导意义的评价报告，其可以以图表的方式展示。这里需要指出的是，不同的第一用户所需的评价报告是不同的，这是由于：第一，在评价测验成绩时，第一用户所依据的教学质量标准不同，会得出不同的结论。例如，有些人认为，学生之间的差异较大，说明可能会有成绩优秀的学生存在，有利于培养尖子，但也有人认为这样不利于面向全体学生组织教学。第一用户通常会选择自己惯用的教学质量标准根据评价报告进行后续工作。因此，评价报告数据需要与第一用户的教学质量标准统一。第二，处于不用身份位置的第一用户所需的评价报告也是不同的。例如，学校校长可能更关心本校在市内或一定区域内的教学评价报告，学校年级组组长可能更关心本年级内每个班级之间的教学评价报告，而普通学生或家长则可能更关心学生个人成绩的教学评价报告。因此，评价报告数据还需要与第一用户身份位置相统一。

本发明实施例提供的教学测评系统，用于教与学的大数据分析，将采集到的数据输入教学测评系统后，得到教与学的评价结果，并对该评价结果进行显示，使得教与学的评价结果可以如实反映教学情况。并且，由于不同的评价类型可以得到不同的教与学的评价结果，使得教与学的评价结果更为多样化，可以从更丰富的层面满足用户的需求。

专业人员应该还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种教学测评系统，其特征在于，所述教学测评系统包括：

教学测评数据库，教学测评数据库中存储有评价类型数据、第一用户的第一用户信息和第一用户的评价数据，以及评价类型数据与第一用户的第一用户信息和第一用户的评价数据的对应关系；

数据采集模块，所述数据采集模块用于接收终端发送的采集指令，并根据所述采集指令，采集多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据，并将所述多个第一用户的第一用户信息和所述多个第一用户的评价数据发送给所述数据处理模块；其中，所述采集指令包括用户登陆信息和评价类型数据，所述评价数据包括第一评价数据和第二评价数据；数据采集模块还用于采集第二用户的用户信息；数据采集模块通过教学测评数据库确定与评价类型数据相对应的多个第一用户的第一用户信息和多个第一用户的评价数据；

数据处理模块，所述数据处理模块用于根据所述评价类型数据和所述第一评价数据、第二用户的用户信息，得到评价分析模型；将所述评价分析模型和所述第二评价数据进行对比，生成对比结果，并根据所述对比结果以及预设的评价推导模型，生成评价结果数据；所述数据处理模块具体用于：根据所述评价推导模型解析所述第二用户的用户信息、所述第一用户的个数、所述第一用户的用户信息和所述第一用户的评价数据，得到评价结果数据；

数据显示模块，所述数据显示模块用于显示所述评价结果数据；

所述评价类型数据携带有所述终端的终端标识ID；

所述评价结果数据具体为图表。