CN116010107A - 多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了多任务混合式精准教学的云教育系统，属于教育技术领域，解决了现有云教育平台管理系统无法对课程系统中任务进行分级调度，使得服务器处理任务不均衡，降低了管理和处理效率的问题，系统包括通信互联的用户端、远程处理器、云管理平台以及任务处理器；用户端用于获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据；远程处理器用于提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台建立通讯连接；本申请中设置有云管理平台，云管理平台能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，并对不同任务处理器进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

Description

多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质

技术领域

本发明属于教育技术领域，具体涉及多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质。

背景技术

云教育(Cloud Computing Education简称：CCEDU)，是指基于云计算商业模式应用的教育平台服务，在云平台上，所有的教育机构，培训机构，招生服务机构，宣传机构，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低教育成本，提高效率。

随着云教育的不断发展和普及，更多的用户体验到了云教育的便利，但是目前云教育平台在处理多组云教育任务以及混合式云教育任务时，不能有效的区别任务的优先级以及云平台的处理能力，使得云平台的负载增加，同时，中国专利CN109284846A公开了一种智慧云教育平台管理系统，包括业务云平台、管理系统、课程系统、数据采集装置和教学信息采集系统；所述管理系统与所述业务云平台连接，用于接收所述业务平台发送的教学课程；所述管理系统与所述课程系统连接，用于向学生播放所述教学课程，以及将获取到的授课数据发送给所述业务云平台；所述教学信息采集系统与所述管理系统连接，用于采集教学过程中的授课数据，并发送给所述管理系统；但是现有云教育平台管理系统无法对课程系统中任务进行分级调度，使得服务器处理任务不均衡，降低了管理和处理效率，由此，我们提出了多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质，以解决现有系统存在的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足之处，提供多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质，解决了现有云教育平台管理系统无法对课程系统中任务进行分级调度，使得服务器处理任务不均衡，降低了管理和处理效率的问题。

云教育(Cloud Computing Education简称：CCEDU)，是指基于云计算商业模式应用的教育平台服务，在云平台上，所有的教育机构，培训机构，招生服务机构，宣传机构，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低教育成本，提高效率，现有云教育平台管理系统无法对课程系统中任务进行分级调度，使得服务器处理任务不均衡，降低了管理和处理效率，由此，我们提出了多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质，以解决现有系统存在的问题。其中，所述多任务混合式精准教学的云教育系统包括通信互联的用户端、远程处理器、云管理平台以及任务处理器；其中，所述用户端用于获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据。本申请中设置有云管理平台，云管理平台能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，并对不同任务处理器进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

本发明是这样实现的，多任务混合式精准教学的云教育系统，所述多任务混合式精准教学的云教育系统包括通信互联的用户端、远程处理器、云管理平台以及任务处理器；

其中，所述用户端用于获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据；

所述远程处理器用于提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

所述云管理平台用于提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

所述任务处理器用于获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端。

优选地，所述用户端包括：

学生端，用于获取学生学习需求，验证学员权限并辅助学员访问云管理平台；

教师端，用于验证教师权限，辅助教师发布教学任务，获取任务处理结果，生成精准的教师教案、课件以及教学资源；

公共通用端，分别与所述学生端以及教师端通讯连接，并双向通信连接有远程处理器，用于获取家长、教育机构、教育平台、学校的教学任务。

优选地，所述远程处理器包括：

资源提取单元，用于提取教育资源以及教学任务数据；

通讯连接单元，与所述资源提取单元通讯连接，用于与云管理平台建立通讯连接，所述通讯连接单元用于验证所述资源提取单元的权限许可；

资源处理单元，遍历所述教育资源以及教学任务数据，以加密编码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据。

优选地，所述资源处理单元包括：

转码创建模块，基于教育资源以及教学任务数据的数据参数性质，利用云管理平台CPU创建多组转码模块；

数据预处理模块，获取待预处理的教育资源以及教学任务数据，对教育资源以及教学任务数据进行区间划分；

转码判断模块，提取划分后的区间数据集，根据区间数据集的区间参数，判断所述单组所述的区间数据集对应的数据是否支持转码，若支持转码，则与云管理平台CPU建立连接，获取数据转码的硬线程，执行数据转码，若不支持转码，则直接执行单组所述的区间数据集的数据处理。

优选地，所述资源处理单元还包括：

数据压缩模块，提取转码后的教育资源以及教学任务数据，将任务数据进行数据分类以获得最优压缩任务队列，向云管理平台CPU发送压缩指令，响应云管理平台CPU压缩线程，执行编码后教育资源以及教学任务数据的压缩。

优选地，所述云管理平台包括：

解码处理模块，用于获取压缩转码后的教育任务资源；

任务自评估模块，用于评估云管理平台的CPU负载、各个任务处理器执行任务率、云管理平台的空闲磁盘空间以及网络带宽利用率，所述任务自评估模块根据优选处理策略选择对应的任务处理器。

优选地，所述优选处理策略认为对应的任务处理器是处理任务最快、占有内存最小的任务处理器。

一种多任务混合式精准教学的云教育方法，所述多任务混合式精准教学的云教育方法，具体包括：

获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据；

提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端。

优选地，所述获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据的方法，具体包括：

获取学生学习需求，验证学员权限并辅助学员访问云管理平台；

验证教师权限，辅助教师发布教学任务，获取任务处理结果，生成精准的教师教案、课件以及教学资源；

分别与所述学生端以及教师端通讯连接，并双向通信连接有远程处理器，用于获取家长、教育机构、教育平台、学校的教学任务。

一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如所述的多任务混合式精准教学的云教育方法。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请中设置有云管理平台，云管理平台能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，并对不同任务处理器进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

附图说明

图1是本发明提供的多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质的结构示意图。

图2是本发明提供的用户端的示意图。

图3是本发明提供的远程处理器的示意图。

图4是本发明提供的资源处理单元的示意图。

图5是本发明提供的云管理平台的示意图。

图6是本发明提供的多任务混合式精准教学的云教育方法的实现流程示意图。

图7是本发明提供的获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据方法的实现流程示意图。

图8是本发明提供的以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据方法的实现流程示意图。

图中：100-用户端、110-学生端、120-教师端、130-公共通用端、200-远程处理器、210-资源提取单元、220-通讯连接单元、230-资源处理单元、231-转码创建模块、232-数据预处理模块、233-转码判断模块、234-数据压缩模块、300-云管理平台、310-解码处理模块、320-任务自评估模块、400-任务处理器。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

云教育(Cloud Computing Education简称：CCEDU)，是指基于云计算商业模式应用的教育平台服务，在云平台上，所有的教育机构，培训机构，招生服务机构，宣传机构，行业协会，管理机构，行业媒体，法律结构等都集中云整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降低教育成本，提高效率，现有云教育平台管理系统无法对课程系统中任务进行分级调度，使得服务器处理任务不均衡，降低了管理和处理效率，由此，我们提出了多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质，以解决现有系统存在的问题。其中，所述多任务混合式精准教学的云教育系统包括通信互联的用户端100、远程处理器200、云管理平台300以及任务处理器400；其中，所述用户端100用于获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据。本申请中设置有云管理平台300，云管理平台300能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，并对不同任务处理器400进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

本发明实施例提供了多任务混合式精准教学的云教育系统，如图1所示，示出了多任务混合式精准教学的云教育系统的示意图，所述多任务混合式精准教学的云教育系统包括通信互联的用户端100、远程处理器200、云管理平台300以及任务处理器400；

其中，所述用户端100用于获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据；

所述远程处理器200用于提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台300建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

所述云管理平台300用于提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

所述任务处理器400用于获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器400之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端100。

本申请中设置有云管理平台300，云管理平台300能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，并对不同任务处理器400进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

本发明实施例提供了用户端100，如图2所示，示出了用户端100的示意图，所述用户端100包括：

学生端110，用于获取学生学习需求，验证学员权限并辅助学员访问云管理平台300；

教师端120，用于验证教师权限，辅助教师发布教学任务，获取任务处理结果，生成精准的教师教案、课件以及教学资源；

公共通用端130，分别与所述学生端110以及教师端120通讯连接，并双向通信连接有远程处理器200，用于获取家长、教育机构、教育平台、学校的教学任务。

在本实施例中，学生端110、教师端120以及公共通用端130均可以为笔记本电脑、个人数字助理、手机等可以进行通信的设备，同时，公共通用端130的设置则方便了家长、教育机构、学校单位对学生的学习进度、教师的教学任务以及教学进度进行实时监督。

示例性的，本申请中，学生端110、教师端120以及公共通用端130可以通过动态密码、静态密码以及人脸面部识别的方式验证用户是否具有任务发布以及任务获取的权限，在对用户进行人脸面部识别时，通过识别用户的左眼、右眼、鼻子、嘴巴和下巴所形成的特征点信息，可以理解的是，本发明实施例中对用户的人脸图像进行获取时，人脸图像信息包括但不局限于上述的左眼、右眼、鼻子、嘴巴和下巴等位置点的信息。

本发明实施例提供了远程处理器200，如图3所示，示出了远程处理器200的示意图，所述远程处理器200包括：

资源提取单元210，用于提取教育资源以及教学任务数据；

通讯连接单元220，与所述资源提取单元210通讯连接，用于与云管理平台300建立通讯连接，所述通讯连接单元220用于验证所述资源提取单元210的权限许可；

资源处理单元230，遍历所述教育资源以及教学任务数据，以加密编码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据。

在本实施例中，远程处理器200还包括资源预警单元，所述资源预警单元用于对提取教育资源以及教学任务数据安全进行预警，保证提取教育资源以及教学任务数据的安全，同时对资源提取单元210权限许可进行记录，并对未获得权限许可的通讯连接进程进行逐一记录。

本发明实施例提供了资源处理单元230，如图4所示，示出了资源处理单元230的示意图，所述资源处理单元230包括：

转码创建模块231，基于教育资源以及教学任务数据的数据参数性质，利用云管理平台300CPU创建多组转码模块；

数据预处理模块232，获取待预处理的教育资源以及教学任务数据，对教育资源以及教学任务数据进行区间划分；

转码判断模块233，提取划分后的区间数据集，根据区间数据集的区间参数，判断所述单组所述的区间数据集对应的数据是否支持转码，若支持转码，则与云管理平台300CPU建立连接，获取数据转码的硬线程，执行数据转码，若不支持转码，则直接执行单组所述的区间数据集的数据处理。

数据压缩模块234，提取转码后的教育资源以及教学任务数据，将任务数据进行数据分类以获得最优压缩任务队列，向云管理平台300CPU发送压缩指令，响应云管理平台300CPU压缩线程，执行编码后教育资源以及教学任务数据的压缩。

本发明实施例提供了云管理平台300，如图5所示，示出了云管理平台300的示意图，所述云管理平台300包括：

解码处理模块310，用于获取压缩转码后的教育任务资源；

任务自评估模块320，用于评估云管理平台300的CPU负载、各个任务处理器400执行任务率、云管理平台300的空闲磁盘空间以及网络带宽利用率，所述任务自评估模块320根据优选处理策略选择对应的任务处理器400。

在本实施例中，所述优选处理策略认为对应的任务处理器400是处理任务最快、占有内存最小的任务处理器400，同时，需要说明的是，任务的概念没有明确的范围，可以共享一组任务上下文信息的都可以看作是一个任务，一般来说，下发给云管理平台300一个命令或者一连串关联命令所对应的行为可以作为一个任务。由于传统计算引擎是主动对任务进行调度和对数据进行读取，数据可以按计划进行计算，因此仅需存储少量或者仅存储当前任务的上下文。

本发明实施例提供了多任务混合式精准教学的云教育方法，如图6所示，示出了多任务混合式精准教学的云教育方法的实现流程示意图，所述多任务混合式精准教学的云教育方法，具体包括：

步骤S10，获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据；

步骤S20，提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台300建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

步骤S30，提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

步骤S40，获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器400之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端100。

需要说明的是，任务的概念没有明确的范围，可以共享一组任务上下文信息的都可以看作是一个任务，一般来说，下发给云管理平台300一个命令或者一连串关联命令所对应的行为可以作为一个任务。由于传统计算引擎是主动对任务进行调度和对数据进行读取，数据可以按计划进行计算，因此仅需存储少量或者仅存储当前任务的上下文。

在本实施例中，本申请中设置有云管理平台300，云管理平台300能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，并对不同任务处理器400进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

本发明实施例提供了获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据的方法，如图7所示，示出了获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据方法的实现流程示意图，所述获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据的方法，具体包括：

步骤S101，获取学生学习需求，验证学员权限并辅助学员访问云管理平台300；

步骤S102，验证教师权限，辅助教师发布教学任务，获取任务处理结果，生成精准的教师教案、课件以及教学资源；

步骤S103，分别与所述学生端110以及教师端120通讯连接，并双向通信连接有远程处理器200，用于获取家长、教育机构、教育平台、学校的教学任务。

本发明实施例提供了以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据的方法，如图8所示，示出了以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据方法的实现流程示意图，所述以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据的方法，具体包括：

步骤S201，提取教育资源以及教学任务数据；

步骤S202，与所述资源提取单元210通讯连接，与云管理平台300建立通讯连接，所述通讯连接单元220用于验证所述资源提取单元210的权限许可；

步骤S203，遍历所述教育资源以及教学任务数据，以加密编码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据。

本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序指令，该计算机程序指令可以被处理器执行。该计算机程序指令被执行时实现上述多任务混合式精准教学的云教育方法，所述多任务混合式精准教学的云教育方法，具体包括：

获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器400反馈数据；

提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台300建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器400之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端100。

示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块，一个或者多个模块被存储在存储器中，并由处理器执行，以完成本发明。一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序在终端设备中的执行过程。例如，上述计算机程序可以被分割成上述各个系统实施例提供的多任务混合式精准教学的云教育系统的单元或模块。

本领域技术人员可以理解，上述终端设备的描述仅仅是示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比上述描述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器可以是中央处理单元，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器、专用集成电路、现成可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，上述处理器是上述终端设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个用户终端的各个部分。

上述存储器可用于存储计算机程序和/或模块，上述处理器通过运行或执行存储在存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现上述终端设备的各种功能。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据多任务混合式精准教学的云教育系统的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（SecureDigital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

终端设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例系统中的全部或部分模块/单元，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述多任务混合式精准教学的云教育系统各个系统实施例的功能。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

综上所述，本发明提供了多任务混合式精准教学的云教育系统、方法及介质，本申请中设置有云管理平台300，云管理平台300能够提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，并对不同任务处理器400进行评估，显著提高了多任务、混合任务的业务处理能力，提高了云教育平台的管理和处理任务能力。

需要说明的是，对于前述的各实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可能采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元之间的间接耦合或通信连接，可以是电信或者其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对发明的保护范围进行限制。显然，所描述的实施例仅仅是本发明部分实施例，而不是全部实施例。基于这些实施例，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，都属于本发明所要保护的范围。尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域普通技术人员依然可以在不冲突的情况下，不作出创造性劳动对本发明各实施例中的特征根据情况相互组合、增删或作其他调整，从而得到不同的、本质未脱离本发明的构思的其他技术方案，这些技术方案也同样属于本发明所要保护的范围。

Claims (8)

1.多任务混合式精准教学的云教育系统，其特征在于，所述多任务混合式精准教学的云教育系统包括通信互联的用户端、远程处理器、云管理平台以及任务处理器；

其中，所述用户端用于获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据；

所述远程处理器用于提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

所述云管理平台用于提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

所述任务处理器用于获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端；

所述远程处理器包括：

资源提取单元，用于提取教育资源以及教学任务数据；

通讯连接单元，与所述资源提取单元通讯连接，用于与云管理平台建立通讯连接，所述通讯连接单元用于验证所述资源提取单元的权限许可；

资源处理单元，遍历所述教育资源以及教学任务数据，以加密编码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

资源预警单元，所述资源预警单元用于对提取教育资源以及教学任务数据安全进行预警，保证提取教育资源以及教学任务数据的安全；

所述资源处理单元包括：

转码创建模块，基于教育资源以及教学任务数据的数据参数性质，利用云管理平台CPU创建多组转码模块；

数据预处理模块，获取待预处理的教育资源以及教学任务数据，对教育资源以及教学任务数据进行区间划分。

2.如权利要求1所述的多任务混合式精准教学的云教育系统，其特征在于：所述资源处理单元还包括：

转码判断模块，提取划分后的区间数据集，根据区间数据集的区间参数，判断所述单组所述的区间数据集对应的数据是否支持转码，若支持转码，则与云管理平台CPU建立连接，获取数据转码的硬线程，执行数据转码，若不支持转码，则直接执行单组所述的区间数据集的数据处理；

数据压缩模块，提取转码后的教育资源以及教学任务数据，将任务数据进行数据分类以获得最优压缩任务队列，向云管理平台CPU发送压缩指令，响应云管理平台CPU压缩线程，执行编码后教育资源以及教学任务数据的压缩。

3.如权利要求2所述的多任务混合式精准教学的云教育系统，其特征在于：所述用户端包括：

学生端，用于获取学生学习需求，验证学员权限并辅助学员访问云管理平台；

教师端，用于验证教师权限，辅助教师发布教学任务，获取任务处理结果，生成精准的教师教案、课件以及教学资源；

公共通用端，分别与所述学生端以及所述教师端通讯连接，并双向通信连接有所述远程处理器，用于获取家长、教育机构、教育平台、学校的教学任务。

4.如权利要求1-3任一所述的多任务混合式精准教学的云教育系统，其特征在于：所述云管理平台包括：

解码处理模块，用于获取压缩转码后的教育任务资源；

任务自评估模块，用于评估云管理平台的CPU负载、各个任务处理器执行任务率、云管理平台的空闲磁盘空间以及网络带宽利用率，所述任务自评估模块根据优选处理策略选择对应的任务处理器。

5.如权利要求4所述的多任务混合式精准教学的云教育系统，其特征在于：所述优选处理策略认为对应的任务处理器是处理任务最快、占有内存最小的任务处理器。

6.一种多任务混合式精准教学的云教育方法，其特征在于：所述多任务混合式精准教学的云教育方法，具体包括：

获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据；

提取教育资源以及教学任务数据，与云管理平台建立通讯连接，并以代码的方式压缩传输教育资源以及教学任务数据；

提取并解压所述压缩后的传输教育资源以及教学任务数据，基于教育资源数据构建云教育库，对多任务进行解析判断，基于教育任务解析结果，精准下发任务处理指令；

获取任务处理指令，基于任务处理指令处理对应的教学任务，任务处理器之间建立双向通信连接，并将处理结果反馈至用户端。

7.如权利要求6所述的多任务混合式精准教学的云教育方法，其特征在于：所述获取教育资源以及教学任务，验证用户权限，并查看任务处理器反馈数据的方法，具体包括：

获取学生学习需求，验证学员权限并辅助学员访问云管理平台；

验证教师权限，辅助教师发布教学任务，获取任务处理结果，生成精准的教师教案、课件以及教学资源；

分别与学生端以及教师端通讯连接，并双向通信连接有远程处理器，用于获取家长、教育机构、教育平台、学校的教学任务。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于：存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如权利要求6-7任意一项所述的多任务混合式精准教学的云教育方法。

Images