CN113034319A - 一种在教学管理中的用户行为数据处理方法及装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

一种在教学管理中的用户行为数据处理方法及装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供的一种在教学管理中的用户行为数据处理方法及装置、电子设备和存储介质，由教师端和多个学生端通过云平台进行数据交互，包括以下步骤：步骤S1，从云平台上各个业务模块中获取老师、学生用户行为基础数据；步骤S2，确定收集到的所述用户行为基础数据所属的类型；步骤S3，根据教学管理需要配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标；步骤S4，将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配，输出分析结果；步骤S5，基于所述分析结果，后续有针对性提供线上服务；利用老师、学生线上行为产生线上行为数据，进行用户行为的分析，方便后续有针对性的基于提取出的用户行为特征、或用户画像，提供线上教育服务。

Description

一种在教学管理中的用户行为数据处理方法及装置、电子设 备和存储介质
【技术领域】
本发明涉及教育技术领域，尤其是一种在教学管理中的用户行为数据处理方法及装置、电子设备和存储介质。
【背景技术】
在现有技术中，通常会利用老师、学生线上行为产生线上行为数据，进行用户行为的分析，提取出用户的行为偏好等用户行为特征来建立教育大数据画像，方便后续有针对性的基于提取出的用户行为特征、或用户画像，提供线上教育服务。教育大数据画像对于学生、老师、家长和教育机构均具有指导意义。
通常这种基于是用户的大量行为数据进行的大数据处理，数据量越大、有效数据越多及时限性越强，则数据得到的反映用户的行为特征或用户画像越精确。目前，这种针对用户的行为数据的处理得到的结果的精确度还有待进一步提升。
【发明内容】
本发明提供一种在教学管理中的用户行为数据处理方法及装置、电子设备和存储介质，利用老师、学生线上行为产生线上行为数据，进行用户行为的分析，提取出用户的行为偏好等用户行为特征来建立教育大数据画像，方便后续有针对性的基于提取出的用户行为特征、或用户画像，提供线上教育服务。
为达到上述明目的，采用的技术方案如下：
一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，由教师端和多个学生端通过云平台进行数据交互，包括以下步骤：
步骤S1，从云平台上各个业务模块中获取老师、学生用户行为基础数据；
步骤S2，确定收集到的所述用户行为基础数据所属的类型；
步骤S3，根据教学管理需要配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标；
步骤S4，将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配，输出分析结果；
步骤S5，基于所述分析结果，后续有针对性提供线上服务。
进一步地，所述步骤S1中获取用户行为基础数据，采用4W1H (who\when\where\what\how)的方式完成，即某个用户在某个时间+某个地点通过某种方式完成了某个具体的事情，具体包括以下步骤：
Who，
目的：定位是谁完成了这个行为，用户ID应该唯一，可将行为与用户关联的指标；
常用数据：用户id(平台生成的唯一ID)、手机号、身份证、微信识别码；
Where，
目的：定位用户在什么地方完成该行为；
常用数据：IP(WEB、手机)、GPS(手机)、自主填写位置(在乎用户希望在哪里发生这件行为，如学校/家里)；
When，
目的：定位用户什么时间完成该行为；
常用数据：时间戳、当地时间；
How，
目的：定位用户发生行为时的周边环境/手段/设备等，尽可能还原用户所处环境即可；
常用数据：操作系统、设备版本、设备型号、网络环境(Wi-Fi、4g)、产品版本(用户使用的产品版本)、浏览器、上级页面；
What，
目的：定位用户当前做了什么行为，行为记录的越具体越好；
常用数据：根据业务功能需要进行设计，常用数据如下，
教学资源：资源ID、资源类型、资源数量；
搜索：关键词、搜索类型、是否为当时热词；
内容：内容ID、内容类型、浏览数、列表位置、是否喜欢收藏。
进一步地，所述步骤S2中，所述用户行为基础数据所属的类型包括：用户行为、教学资源统计、学情统计、功能偏好统计。
进一步地，所述步骤S3中，
老师端数据指标包括各类教学资源(如课件、教案、学案、微课等)上传和备课数量、组卷的数量及使用题目的数量、授课时长、布置作业频率、批改作业频率、班级作业情况(包括作业完成率与正确率、作业订正率与巩固率)、教学反思完成率与完整度、微课使用率、各资源(如课件、教案、学案)的创新度、学科知识薄弱点排行；
所述学生端数据指标包括课程偏好、完课情况、功能模块偏好、作业考试情况、知识点掌握情况、成绩轨迹；
所述家长端数据指标包括付费偏好，和老师互动偏好、评价老师次数及评分、功能模块偏好。
进一步地，所述步骤S4中，分析老师作业布置频率，包括以下步骤：
结合以下几个场景：老师在web端和平板终端的授课模块授课完成后去布置、老师在学习检测模块组卷完成后去布置，老师在AI作业模块去布置；
考虑所布置作业的类型：有纸质作业、在线作业、家庭作业等；
将上述数据关联匹配汇总，得出分析结果。
进一步地，所述步骤S5中，针对分析AI作业模块的使用率比较低，老师检查一份作业的花费时间比较长，下一步优化检查流程细节，确保功能好用。
一种在教学管理中的用户行为处理装置，包括：
获取单元，用于获取老师、学生用户行为基础数据；
配置单元，用于配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标标签；
关联匹配单元，用于将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配。
一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并由处理器执行的计算机程序；所述处理器与所述存储器连接，用于通过执行所述计算机程序实现前述一个或多个技术方案提供的用户行为数据处理方法。
一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序；所述计算机程序被执行后，能够实现前述一个或多个技术方案提供的用户行为数据处理方法。
本发明的优点：
本发明利用老师、学生线上行为产生线上行为数据，进行用户行为的分析，提取出用户的行为偏好等用户行为特征来建立教育大数据画像，方便后续有针对性的基于提取出的用户行为特征、或用户画像，进行分析后对学习者的学习过程情况做出综合评价，提供线上教育服务。
而且，教育大数据画像对于学生、老师、家长和教育机构均具有指导意义。避免了单一状态数据造成的片面性。同时，利用所有状态信息进行综合分析判定，增加了学习者学习状态识别的准确性。
【说明书附图】
图1是本发明中用户行为数据处理方法流程图；
图2是本发明各个角色的数据指标图。
【具体实施方式】
下面通过具体实例对本发明的内容作进一步的说明。
第一方面：一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，如图1所示，以期中考试为例，由教师端和多个学生端通过云平台进行数据交互，包括以下步骤：
步骤S1，从云平台上各个业务模块中获取老师、学生用户行为基础数据；
获取用户行为基础数据，采用4W1H(who\when\where\what\how)的方式完成，即某个用户在某个时间+某个地点通过某种方式完成了某个具体的事情，具体包括以下步骤：
Who，
目的：定位是谁完成了这个行为，用户ID应该唯一，可将行为与用户关联的指标；
常用数据：用户id(平台生成的唯一ID)、手机号、身份证、微信识别码；
Where，
目的：定位用户在什么地方完成该行为；
常用数据：IP(WEB、手机)、GPS(手机)、自主填写位置(在乎用户希望在哪里发生这件行为，如学校/家里)；
When，
目的：定位用户什么时间完成该行为；
常用数据：时间戳、当地时间；
How，
目的：定位用户发生行为时的周边环境/手段/设备等，尽可能还原用户所处环境即可；
常用数据：操作系统、设备版本、设备型号、网络环境(Wi-Fi、4g)、产品版本(用户使用的产品版本)、浏览器、上级页面；
What，
目的：定位用户当前做了什么行为，行为记录的越具体越好；
常用数据：根据业务功能需要进行设计，常用数据如下，
教学资源：资源ID、资源类型、资源数量；
搜索：关键词、搜索类型、是否为当时热词；
内容：内容ID、内容类型、浏览数、列表位置、是否喜欢收藏。
步骤S2，确定收集到的所述用户行为基础数据所属的类型；
所述用户行为基础数据所属的类型包括：用户行为、教学资源统计、学情统计、功能偏好统计。
步骤S3，根据教学管理需要配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标；
老师端数据指标包括各类教学资源(如课件、教案、学案、微课等)上传和备课数量、组卷的数量及使用题目的数量、授课时长、布置作业频率、批改作业频率、班级作业情况(包括作业完成率与正确率、作业订正率与巩固率)、教学反思完成率与完整度、微课使用率、各资源(如课件、教案、学案)的创新度、学科知识薄弱点排行；
所述学生端数据指标包括课程偏好、完课情况、功能模块偏好、作业考试情况、知识点掌握情况、成绩轨迹；
所述家长端数据指标包括付费偏好，和老师互动偏好、评价老师次数及评分、功能模块偏好。
步骤S4，将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配，输出分析结果；
分析老师作业布置频率，包括以下步骤：
结合以下几个场景：老师在web端和平板终端的授课模块授课完成后去布置、老师在学习检测模块组卷完成后去布置，老师在AI作业模块去布置；
考虑所布置作业的类型：有纸质作业、在线作业、家庭作业等；
将上述数据关联匹配汇总，得出分析结果。
步骤S5，基于所述分析结果，后续有针对性提供线上服务；
针对分析AI作业模块的使用率比较低，老师检查一份作业的花费时间比较长，下一步优化检查流程细节，确保功能好用。
第二方面，本发明实施例提供一种在教学管理中的用户行为处理装置，包括：
获取单元，用于获取老师、学生用户行为基础数据；
配置单元，用于配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标标签；
关联匹配单元，用于将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并由处理器执行的计算机程序；所述处理器与所述存储器连接，用于通过执行所述计算机程序实现前述一个或多个技术方案提供的用户行为数据处理方法。
第四方面，本发明实施例提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序；所述计算机程序被执行后，能够实现前述一个或多个技术方案提供的用户行为数据处理方法。
以上所述实施例只是为本发明的较佳实施例，并非以此限制本发明的实施范围，除了具体实施例中列举的情况外；凡依本发明之方法及原理所作的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，由教师端和多个学生端通过云平台进行数据交互，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1，从云平台上各个业务模块中获取老师、学生用户行为基础数据；
步骤S2，确定收集到的所述用户行为基础数据所属的类型；
步骤S3，根据教学管理需要配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标；
步骤S4，将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配，输出分析结果；
步骤S5，基于所述分析结果，后续有针对性提供线上服务。
2.根据权利要求1所述的一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，其特征在于，所述步骤S1中获取用户行为基础数据，采用4W1H(who\when\where\what\how)的方式完成，即某个用户在某个时间+某个地点通过某种方式完成了某个具体的事情，具体包括以下步骤：
Who，
目的：定位是谁完成了这个行为，用户ID应该唯一，可将行为与用户关联的指标；
常用数据：用户id、手机号、身份证、微信识别码；
Where，
目的：定位用户在什么地方完成该行为；
常用数据：IP、GPS、自主填写位置；
When，
目的：定位用户什么时间完成该行为；
常用数据：时间戳、当地时间；
How，
目的：定位用户发生行为时的周边环境/手段/设备，尽可能还原用户所处环境；
常用数据：操作系统、设备版本、设备型号、网络环境、产品版本、浏览器、上级页面；
What，
目的：定位用户当前做了什么行为，行为记录的越具体越好；
常用数据：根据业务功能需要进行设计，常用数据如下，
教学资源：资源ID、资源类型、资源数量；
搜索：关键词、搜索类型、是否为当时热词；
内容：内容ID、内容类型、浏览数、列表位置、是否喜欢收藏。
3.根据权利要求1所述的一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述用户行为基础数据所属的类型包括：用户行为、教学资源统计、学情统计和功能偏好统计。
4.根据权利要求1所述的一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，
老师端数据指标包括各类教学资源上传和备课数量、组卷的数量及使用题目的数量、授课时长、布置作业频率、批改作业频率、班级作业情况、教学反思完成率与完整度、微课使用率、各资源的创新度、学科知识薄弱点排行；
所述学生端数据指标包括课程偏好、完课情况、功能模块偏好、作业考试情况、知识点掌握情况、成绩轨迹；
所述家长端数据指标包括付费偏好、和老师互动偏好、评价老师次数及评分、功能模块偏好。
5.根据权利要求1所述的一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，分析老师作业布置频率，包括以下步骤：
结合以下几个场景：老师在web端和平板终端的授课模块授课完成后去布置、老师在学习检测模块组卷完成后去布置，老师在AI作业模块去布置；
考虑所布置作业的类型：有纸质作业、在线作业、家庭作业；
将上述数据关联匹配汇总，得出分析结果。
6.根据权利要求1所述的一种在教学管理中的用户行为数据处理方法，其特征在于，所述步骤S5中，针对分析AI作业模块的使用率比较低，老师检查一份作业的花费时间比较长，下一步优化检查流程细节，确保功能好用。
7.一种在教学管理中的用户行为处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取老师、学生用户行为基础数据；
配置单元，用于配置老师端、学生端和家长端各个角色的数据指标标签；
关联匹配单元，用于将与数据指标有关的行为数据进行关联匹配。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并由处理器执行的计算机程序；所述处理器与所述存储器连接，用于通过执行所述计算机程序实现前述一个或多个技术方案提供的用户行为数据处理方法。
9.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序；所述计算机程序被执行后，能够实现前述一个或多个技术方案提供的用户行为数据处理方法。
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