CN112926889A - 一种学习能力评估系统及提升学习能力的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种学习能力评估系统及提升学习能力的方法，包括数据采集模块，数据处理模块和数据输出模块；包括如下步骤：通过数据采集模块采集对象的信息，将采集到的信息传输至数据处理模块，数据处理模块将收集的信息与数据集中的指标一一对应并打分，数据处理模块将指标打分为N个维度并输出学习能力评价报告。其中本发明的有益效果是：现有教育行业中对学生学习能力的评价过于片面，仅从传统学习科目的分数来对学生进行评级来判断，以及后续对学生的学习提升方法不够有针对性。使用本发明的方法得出的评价报告对学生的学习能力更加全面，也因此后续的学习能力提升计划也更有针对性，更利于学习。

Description

一种学习能力评估系统及提升学习能力的方法
技术领域
本发明涉及教育领域，特别涉及一种学习能力评估系统及提升学习能力的方法。
背景技术
因材施教一直是学生学习提升的最好方式，然而，在因材施教前，首先需要对学生的学习能力进行细致的了解，才能针对性的对其进行教育。
市面上现有的学生评测系统，对学生的学习能力评价十分粗糙，仅限于针对学生应试教育部分的成绩进行评测，而没有对学生的学习倾向，以及接受信息的方式，接受信息的快慢等一系列非常规可见的学习能力进行评测，过于片面的评价一方面对学生的学习能力判断出现问题，也耽误了学生后续的成长。因此市场急需一种评价更为全面细致的评价系统对学生的学习能力进行更深度的评测。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明中披露了一种学习能力评估系统，本发明的技术方案是这样实施的：
一种学习能力评估系统，包括数据采集模块，数据处理模块和数据输出模块；包括如下步骤：
S1：通过数据采集模块采集对象的信息；
S2：将采集到的信息传输至数据处理模块，数据处理模块将收集的信息与数据集中的指标一一对应并打分；
S3：数据处理模块将获取的指标打分通过模型转化为N个维度的评分并形成人类学习特征画像；
S4：数据处理模块根据人类学习特征画像匹配知识维度图谱测试信息发送给采集对象；
S5：采集对象完成测试后数据处理模块根据测试结果生成个人知识维度图谱；
S6：数据输出模块输出学习能力评价报告。
优选地，所述S3步骤中指标打分对应到N个维度的评分计算方式为加权平均。
优选地，还包括迭代模块；发现了无法纳入数据处理模块中的数据，判断该数据是否与数据集中的至少一个指标关联；
如果不关联，进入迭代模块；
判断是否新建一个指标到原有数据集中；
如果不新建，删除该数据；
如果新建，更新原有数据集，新增一个指标到原数据集。
优选地，所述数据采集模块采集对象的信息包括学生的基础信息、成绩和评价。
优选地，所述信息来源包括教委数据库、学校数据库和新建信息。
优选地，所述N个维度包括学习成绩、信息接收能力、信息接收方式倾向、信息接收方式能力、性格、学习环境、学习动力强度、学习独立性程度和学习者自我认可度。
优选地，所述知识维度图谱信息包括知识形态和知识的切片维度和层级；知识形态包括要素性知识、概念性知识、准则性知识和认知意识知识；知识的切片维度和层级包括记忆提取、构建意义、执行使用程序、分析组成、准则判断和重组体系。
优选地，所述评价报告包括文字和图片。
一种学习能力提升的方法，依据权利要求8所述的一种学习能力评估系统获取的评价报告对学生的学习能力进行多方面了解后进行有倾向的进行教材制定和教育。
实施本发明的技术方案可解决现有技术中学习能力评测过于片面，无法全面细致的对学生的整体情况进行判断的技术问题；实施本发明的技术方案，通过更为细致的评价报，可实现全面深入的了解学生的学习情况和学习能力，做到针对性的因材施教的技术效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一种实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为学习能力评估系统的流程图。
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作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
在一种具体的实施例中，一种学习能力评估系统，包括数据采集模块，数据处理模块和数据输出模块；包括如下步骤：
通过数据采集模块采集学生的信息：这些信息包括学生的基础信息，例如家庭住址，联系方式等；还包括学生的学习成绩，例如小学初中高中的各科目的成绩，还包括他人对学生的评价，例如老师的评价，同学的评价，朋友的评价等，这些评价分为客观评价和主观评价。信息的来源包括教委数据库、学校数据库和新建信息。这些信息可以通过电脑端或手机端进行上传。
将采集到的信息传输至数据处理模块，数据处理模块将收集的信息与数据集中的指标一一对应并打分：数据集中有上百个指标，将收集到的信息与这些指标相互关联，并对其进行打分。
数据处理模块将获取的指标打分通过模型转化为N个维度的评分并形成人类学习特征画像：这些维度分为显性维度和隐性维度，显性维度包括直观的学习成绩，隐性维度包括学生获取信息的倾向，学生不同方式获取信息的能力，等，将收集到的指标进行加权平均后对应到多个维度中，然后将信息传输至数据输出模块中。每个题目的打分标准是由出题人制定后结合各个高校的老师、教授的经验等输入算法计算后得出的评分标准，并以此为基准对采集对象的所有题目加权平均后生成人类学习特征画像。人类学习特征画像包括学习成绩、信息接收能力、信息接收方式倾向、信息接收方式能力、性格、学习环境、学习动力强度、学习独立性程度和学习者自我认可度；性格分类包括完美细节、奉献服务、目标达成、行动实干、和平主义、领导统帅等。
数据处理模块根据人类学习特征画像匹配知识维度图谱测试信息发送给采集对象：知识维度图谱为自研发的，包括包括知识形态和知识的切片维度和层级；知识形态包括要素性知识、概念性知识、准则性知识和认知意识知识；知识的切片维度和层级包括记忆提取、构建意义、执行使用程序、分析组成、准则判断和重组体系。这些信息是数据处理模块根据人类学习特征画像从数据库抓取题目，然后发送给采集对象进行能力测试，采集对象完成测试后数据处理模块对测试题目和结果进行分析得出采集对象在知识维度图谱中所属的位置。
数据输出模块输出学习能力评价报告：获取人类学习特征画像和个人知识维度图谱后数据输出模块输出学习能力评价报告，该报告中包括文本和图像，显示到电脑端或手机端。
本实施例通过对对象进行首次测试，得到人类学习特征画像，根据人类学习特征画像匹配题目对对象进行二次测试得到个人知识维度图谱，结合后得出个人学习能力评价报告，与传统测试相比，针对性更强，不仅仅是对学生的各科成绩进行测评。学习能力不等于学生成绩，阶段性的成绩提升不代表学习能力的提升，采用本实施例的方法，可以全面提升学生的能力。不仅仅是成绩，还有方法、性格等各方面的提升。
包括迭代模块；发现了无法纳入数据处理模块中的数据集，判断是否与数据集中的至少一个指标关联；
如果不关联，进入迭代模块；
判断是否新建一个指标到原有数据集中；
如果不新建，删除该数据；
如果新建，更新原有数据集，新增一个指标到原数据集。
本系统还包括迭代模块，随着改系统使用时间的变化，其数据集也会随之更新。
获取评价报告后，教师对学生的学习能力进行了更为细致的了解，根据学生接收信息的能力和接收信息的倾向进行有计划的教育，因材施教，更有效率的提升学生的学习能力，该学习能力不仅限于成绩，还包括学习效率的提升等。
本方法解决了教育行业现有评价系统的缺少，学生的学习能力评测过于片面，无法全面细致的对学生的整体情况进行判断的技术问题；通过更为细致的评价报，可实现全面深入的了解学生的学习情况和学习能力，做到针对性的因材施教的技术效果。
需要指出的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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 (9)

1.一种学习能力评估系统，其特征在于：包括数据采集模块，数据处理模块和数据输出模块；包括如下步骤：
S1：通过数据采集模块采集对象的信息；
S2：将采集到的信息传输至数据处理模块，数据处理模块将收集的信息与数据集中的指标一一对应并打分；
S3：数据处理模块将获取的指标打分通过模型转化为N个维度的评分并形成人类学习特征画像；
S4：数据处理模块根据人类学习特征画像匹配知识维度图谱测试信息发送给采集对象；
S5：采集对象完成测试后数据处理模块根据测试结果生成个人知识维度图谱；
S6：数据输出模块输出学习能力评价报告。
2.根据权利要求1所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：所述S3步骤中指标打分对应到N个维度的评分计算方式为加权平均。
3.根据权利要求1所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：还包括迭代模块；发现了无法纳入数据处理模块中的数据，判断该数据是否与数据集中的至少一个指标关联；
如果不关联，进入迭代模块；
判断是否新建一个指标到原有数据集中；
如果不新建，删除该数据；
如果新建，更新原有数据集，新增一个指标到原数据集。
4.根据权利要求1所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：所述数据采集模块采集对象的信息包括学生的基础信息、成绩和评价。
5.根据权利要求4所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：所述信息来源包括教委数据库、学校数据库和新建信息。
6.根据权利要求1所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：所述N个维度包括学习成绩、信息接收能力、信息接收方式倾向、信息接收方式能力、性格、学习环境、学习动力强度、学习独立性程度和学习者自我认可度。
7.根据权利要求6所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：所述知识维度图谱信息包括知识形态和知识的切片维度和层级；知识形态包括要素性知识、概念性知识、准则性知识和认知意识知识；知识的切片维度和层级包括记忆提取、构建意义、执行使用程序、分析组成、准则判断和重组体系。
8.根据权利要求7所述的一种学习能力评估系统，其特征在于：所述评价报告包括文字和图片。
9.一种学习能力提升的方法，其特征在于：依据权利要求8所述的一种学习能力评估系统获取的评价报告对学生的学习能力进行多方面了解后进行有倾向的进行教材制定和教育。
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