CN115240494A - 基于大数据的线上教育成果分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于大数据的线上教育成果分析方法，涉及在线教育技术领域，解决了现有技术在进行教育成果评估时，通过书面作业形式结合上课表现来评估教育成果，无法保证书面作业的可靠性，导致教育成果评价不够准确的技术问题；本发明设置动态评价数据来判断学员的学习成果，动态评价数据中包括测试视频，根据测试视频进行自动测试时通过计时来督促学员进行测试，能够有效避免学员应付测试，有效保证对学员的准确评价，为教育成果评价奠定数据基础；本发明对同一教育阶段的若干学员综合评分的分布情况进行分析，同时考虑若干学员综合评分的平均水平，从整体水平和分布范围两个方面评价整个教育阶段的教育成果，提高教育成果评价的准确性和合理性。

Description

基于大数据的线上教育成果分析方法
技术领域
本发明属于在线教育领域，涉及基于大数据的线上教育成果分析技术，具体是基于大数据的线上教育成果分析方法。
背景技术
线上教育是通过音频、视频以及包括实时和非实时在内的计算机技术把课程传输给用户，能够突破时空限制、扩大教育规模和降低教学成本，但线上教育的教育质量难以监测和把控。
现有技术(公开号为CN111968431A的发明专利申请)公开了一种远程教育教学系统，其中教学质量评估模块对用于评估教学质量的教学数据计算执行、对象分类、对象匹配和数据分析得出教学质量评估指标。现有技术在进行教育成果评估时，通过书面作业形式结合上课表现来评估教育成果，无法保证书面作业的可靠性，导致教育成果评价不够准确；因此，亟须一种基于大数据的线上教育成果分析方法。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了基于大数据的线上教育成果分析方法，用于解决现有技术在进行教育成果评估时，通过书面作业形式结合上课表现来评估教育成果，无法保证书面作业的可靠性，导致教育成果评价不够准确的技术问题。
本发明通过设置动态评价数据来判断学员的学习成果，动态评价数据中包括测试视频，根据测试视频进行自动测试时通过计时来督促学员进行测试，能够有效避免学员应付测试；同时对同一教育阶段的若干学员综合评分的分布情况进行分析，来评价整个教育阶段的教育成果，提高教育成果评价的准确性和合理性。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了基于大数据的线上教育成果分析方法，包括：
通过智能终端对学员线上学习过程进行监测获取动态监测数据；根据每个教育阶段的教育内容生成对应的动态评价数据；其中，所述动态监测数据包括视频数据和音频数据，且所述动态评价数据包括测试视频和书面作业；
通过服务器对所述动态监测数据进行分析，获取学员过程评分；基于所述动态评价数据对学员进行自动测试，获取学员测试评分；其中，所述服务器与所述智能终端相连接；
服务器将所述学员过程评分和所述学员测试评分与对应的评分权重结合获取学员综合评分，并结合若干所述学员综合评分的分布情况评价教育成果。
优选的，学员通过关联的所述智能终端进行线上学习，若干所述智能终端通过服务器获取所述教育内容；其中，所述智能终端包括智能手机和电脑；
所述服务器与若干所述智能终端通信和/或电气连接。
优选的，在学员进行线上学习过程中，对应的所述智能终端对学习过程进行监测，获取所述动态监测数据，包括：
从学习过程的开始时刻录制学员学习的动态视频和动态音频；
待该教育阶段的教育内容学习结束之后，将若干所述动态视频和所述动态音频按照时间顺序分别拼接获取对应的视频数据和音频数据；
对所述视频数据和所述音频数据进行评估校验之后发送至所述服务器。
优选的，所述服务器根据所述动态监测数据分析学员行为，获取所述学员过程评分，包括：
提取所述动态监测数据；
通过所述动态监测数据中的视频数据分析学员的学习专注度，以及通过音频数据分析学员的互动专注度；
根据所述学习专注度和所述互动专注度为学员打分，获取所述学员过程评分。
优选的，根据教育阶段对应的教育内容生成所述动态评价数据，包括：
读取所述教育阶段的教育内容，根据所述教育内容提炼测试内容，并将所述测试内容划分为书面内容和视频内容；
基于所述书面内容生成书面作业，基于所述视频内容自动生成所述测试视频，将所述书面作业和所述测试视频关联生成所述动态评价数据。
优选的，所述服务器根据所述动态评价数据对学员的学习成果自动测试，获取所述学员测试评分，包括：
在教育内容学习完成后，将所述动态评价数据发送至学员的智能终端；
学员在所述智能终端上根据所述动态评价数据完成测试，根据测试结果获取所述学员测试评分；其中，在测试过程中进行整体计时或者分段计时。
优选的，所述服务器对若干所述学员综合评分进行联合分析评价教育成果，包括：
获取同一教育阶段对应的若干所述学员综合评分；对所述学员综合评分进行排序，根据排序结果生成评分分布曲线；
将所述评分分布曲线对应的标准分布曲线进行对比，当二者相似度不小于相似阈值时，则判定对应教育阶段的教育成果合格；其中，相似阈值根据经验设定。
优选的，在比较所述评分分布曲线和所述标准分布曲线之前，验证若干所述学员综合评分的综合评分均值，当综合评分均值低于综合评分阈值时，则判定对应教育阶段的教育成果不合格。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明根据教育内容设置动态评价数据来判断学员的学习成果，动态评价数据中包括测试视频，根据测试视频进行自动测试时通过计时来督促学员进行测试，能够有效避免学员应付测试，有效保证对学员的准确评价，为教育成果评价奠定数据基础。
2、本发明对同一教育阶段的若干学员综合评分的分布情况进行分析，同时考虑若干学员综合评分的平均水平，从整体水平和分布范围两个方面评价整个教育阶段的教育成果，提高教育成果评价的准确性和合理性。
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些实施例，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为本发明的工作步骤示意图；
图2为本发明的系统原理示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术在进行教育成果评估时，往往通过预留书面作业的性质来评估学员的学习成果，而学员在完成书面作业的过程可以通过多种方式取得好成绩，因此书面作业的不可靠性会导致教育成果评价不够准确。
本发明在评估学习成果的过程中，提供了书面作业和测试视频，学员需要在设定时间内完成书面作业和测试视频，避免学员的投机取巧影响教育成果评价的准确性；同时根据学员综合评分的分布情况来评估整体的教育成果，有助于提高教育成果评价的准确性。
请参阅图1-图2，本发明第一方面实施例提供了基于大数据的线上教育成果分析方法，包括：
通过智能终端对学员线上学习过程进行监测获取动态监测数据；根据每个教育阶段的教育内容生成对应的动态评价数据；
通过服务器对动态监测数据进行分析，获取学员过程评分；基于动态评价数据对学员进行自动测试，获取学员测试评分；
服务器将学员过程评分和学员测试评分与对应的评分权重结合获取学员综合评分，并结合若干学员综合评分的分布情况评价教育成果。
本发明申请中的动态监测数据包括视频数据和音频数据，动态监测数据主要用于评估学员在学习过程是否专注。动态评价数据包括测试视频和书面作业，通过书面作业和视频作业同时进行测试，能够提高评价的准确性。
本发明申请中学员通过关联的智能终端进行线上学习，若干智能终端通过服务器获取教育内容；服务器与若干智能终端通信和/或电气连接。智能终端包括智能手机和电脑，用于支持学员的学习；服务器可以是中央数据库，用于为智能终端提供教育内容和分析相关数据。
本发明申请在学员进行线上学习过程中，对应的智能终端对学习过程进行监测，获取动态监测数据，包括：
从学习过程的开始时刻录制学员学习的动态视频和动态音频；待该教育阶段的教育内容学习结束之后，将若干动态视频和动态音频按照时间顺序分别拼接获取对应的视频数据和音频数据；对视频数据和音频数据进行评估校验之后发送至服务器。
学员在学习过程中，同步录制学员的动态视频和动态音频，当学员完成学习时，则将获取的若干段动态视频连接起来生成视频数据，将若干段动态音频连接起来生成音频数据。
需要注意的是，为了避免学生通过预先录制的视频蒙混过关，本发明申请中分别获取视频数据和音频数据，且视频数据和音频数据在获取之后并不会匹配合成，但二者会进行关联，即视频数据中的视频没有学员的声音数据。
视频数据和音频数据的评估校验是通过二者的匹配实现的，即选择若干时间节点，验证这若干时间节点的视频数据和音频数据是否对应，若均对应则验证成功。
本发明申请中服务器根据动态监测数据分析学员行为，获取学员过程评分，包括：
提取动态监测数据；通过动态监测数据中的视频数据分析学员的学习专注度，以及通过音频数据分析学员的互动专注度；根据学习专注度和互动专注度为学员打分，获取学员过程评分。
根据动态监测数据分析学员在学习过程中的行为，在学习过程中学员是否专注是否互动作为评判标准。通过视频数据分析学员是否处于专注状态，根据视频数据分析学员专注力可以参考北京邮电大学赵伊伊2021年5月公开发表的硕士学位论文《基于在线学习视频内容的学生专注力判断模型的研究与实现》，该论文通过人脸检测、表情识别等对学员的专注力进行判断。互动专注度则是通过语音数据来判断学员在互动阶段是否参与互动，进而获取互动专注度。
以法律专业课程在线学习说明学员过程评分的获取：
获取某学员在某在线法律课程学习中的动态监测数据；
根据动态监测数据中的视频数据识别学员在学习过程中处于专注状态的时长(学习专注度)，标记为ZS；根据音频数据获取该学员的互动比例(互动专注度)，标记为HB；
通过公式XGP＝α1×ZS/BZS+α2×HB/BHB获取学员过程评分XGP；其中，α1和α2为大于0的比例系数，BZS是设定的标准专注时长，BHB为标准互动比例。
标准专注时长根据在线学习时长确定，标准互动比例是根据学习内容中的互动次数进行设置，互动次数预设在互动内容中。
本发明申请中根据教育阶段对应的教育内容生成动态评价数据，包括：
读取教育阶段的教育内容，根据教育内容提炼测试内容，并将测试内容划分为书面内容和视频内容；基于书面内容生成书面作业，基于视频内容自动生成测试视频，将书面作业和测试视频关联生成动态评价数据。
教育内容可以是文本资料，也可以是视频资料，对教育内容中的知识点进行提炼，根据知识点设置或者收集测试内容，然后分别生成书面作业和测试视频。可以理解的是，书面作业和测试视频中的知识点比例需要进行合理设置，书面作业和测试视频可以人工设置，也可以通过现有的自动化程序自动生成，书面作业和测试视频之间进行关联。
本发明申请中服务器根据动态评价数据对学员的学习成果自动测试，获取学员测试评分，包括：
在教育内容学习完成后，将动态评价数据发送至学员的智能终端；学员在智能终端上根据动态评价数据完成测试，根据测试结果获取学员测试评分。
动态评价数据用来评价学员的学习成果，在教育内容学习完成之后即可将动态评价数据发送至学员，学员可以在设定时间内选择何时进行测试。针对书面作业则是对其进行整体计时，测试视频则可以进行分段计时，根据书面作业和测试视频的测试结果为学员评分，即学员测试评分。
举例说明学员通过测试视频进行测试的过程：
假设某法律专业学员接收到测试视频；
则从该学员开始测试开始，测试视频中每个知识点或者每个题分别停留一定的时间，学员需要在该时间内答题，超过时间则自动跳过且记录保存学员的答案。需要注意的是，学员不可重复做题以保证测试结果的可靠性。
本发明申请中服务器对若干学员综合评分进行联合分析评价教育成果，包括：
获取同一教育阶段对应的若干学员综合评分；对学员综合评分进行排序，根据排序结果生成评分分布曲线；将评分分布曲线对应的标准分布曲线进行对比，当二者相似度不小于相似阈值时，则判定对应教育阶段的教育成果合格。
获取同一批次学员，即同一教育阶段学员的学员综合评分，对这些学员的学员综合评分进行排序之后，建立评分分布曲线，将这个评分分布曲线与标准分布曲线对比，若二者差别不大，则判定该教育阶段的教育成果合格。
举例说明教育成果的评价过程：
假设某法律课程结束之后，获取了若干学员综合评分，对若干学员综合评分排序后生成评分分布曲线；当该评分分布曲线符合正态分布(标准分布曲线)时，则判定教育成果评价合格。
值得注意的是，通过曲线对比只是评价教育成果的一个方面，另外一个方面是在比较评分分布曲线和标准分布曲线之前，验证若干学员综合评分的综合评分均值，当综合评分均值低于综合评分阈值时，则判定对应教育阶段的教育成果不合格。
当综合评分均值满足要求时，则说明这批次学员总体水平符合要求，评分分布曲线和标准分布曲线一致时，则说明这批次学员学习分布合理，二者结合即可判定教育成果合格。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
通过智能终端对学员线上学习过程进行监测获取动态监测数据；根据每个教育阶段的教育内容生成对应的动态评价数据。
通过服务器对动态监测数据进行分析，获取学员过程评分；基于动态评价数据对学员进行自动测试，获取学员测试评分。
服务器将学员过程评分和学员测试评分与对应的评分权重结合获取学员综合评分，并结合若干学员综合评分的分布情况评价教育成果。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (8)

1.基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，包括：
通过智能终端对学员线上学习过程进行监测获取动态监测数据；根据每个教育阶段的教育内容生成对应的动态评价数据；其中，所述动态监测数据包括视频数据和音频数据，且所述动态评价数据包括测试视频和书面作业；
通过服务器对所述动态监测数据进行分析，获取学员过程评分；基于所述动态评价数据对学员进行自动测试，获取学员测试评分；其中，所述服务器与所述智能终端相连接；
服务器将所述学员过程评分和所述学员测试评分与对应的评分权重结合获取学员综合评分，并结合若干所述学员综合评分的分布情况评价教育成果。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，在学员进行线上学习过程中，对应的所述智能终端对学习过程进行监测，获取所述动态监测数据，包括：
从学习过程的开始时刻录制学员学习的动态视频和动态音频；
待该教育阶段的教育内容学习结束之后，将若干所述动态视频和所述动态音频按照时间顺序分别拼接获取对应的视频数据和音频数据；
对所述视频数据和所述音频数据进行评估校验之后发送至所述服务器。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，所述服务器根据所述动态监测数据分析学员行为，获取所述学员过程评分，包括：
提取所述动态监测数据；
通过所述动态监测数据中的视频数据分析学员的学习专注度，以及通过音频数据分析学员的互动专注度；
根据所述学习专注度和所述互动专注度为学员打分，获取所述学员过程评分。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，根据教育阶段对应的教育内容生成所述动态评价数据，包括：
读取所述教育阶段的教育内容，根据所述教育内容提炼测试内容，并将所述测试内容划分为书面内容和视频内容；
基于所述书面内容生成书面作业，基于所述视频内容自动生成所述测试视频，将所述书面作业和所述测试视频关联生成所述动态评价数据。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，所述服务器根据所述动态评价数据对学员的学习成果自动测试，获取所述学员测试评分，包括：
在教育内容学习完成后，将所述动态评价数据发送至学员的智能终端；
学员在所述智能终端上根据所述动态评价数据完成测试，根据测试结果获取所述学员测试评分；其中，在测试过程中进行整体计时或者分段计时。
6.根据权利要求3或5所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，所述服务器对若干所述学员综合评分进行联合分析评价教育成果，包括：
获取同一教育阶段对应的若干所述学员综合评分；对所述学员综合评分进行排序，根据排序结果生成评分分布曲线；
将所述评分分布曲线对应的标准分布曲线进行对比，当二者相似度不小于相似阈值时，则判定对应教育阶段的教育成果合格；其中，相似阈值根据经验设定。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，在比较所述评分分布曲线和所述标准分布曲线之前，验证若干所述学员综合评分的综合评分均值，当综合评分均值低于综合评分阈值时，则判定对应教育阶段的教育成果不合格。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的线上教育成果分析方法，其特征在于，学员通过关联的所述智能终端进行线上学习，若干所述智能终端通过服务器获取所述教育内容；其中，所述智能终端包括智能手机和电脑；
所述服务器与若干所述智能终端通信和/或电气连接。
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