CN116611967A - 一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法及系统 - Google Patents

一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法及系统，通过基于人工智能构建运营规划策略生成模型，然后实时采集幼儿园现有运营数据，并依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题，将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理，从而得到运营规划策略，全工程并不需要依据人工经验进行参与，从而有效提高运营规划策略生成的准确性和统一性，进而有效解决现有技术所存在的幼儿园需要参考多种运营规划策略和容易漏掉某一部分运营规划策略的缺陷。

Description

一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法及系统
技术领域
本发明涉及幼儿园运营技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法及系统。
背景技术
随着社会的进步，人们生活节奏的加快以及对教育的重视，越来越多的家长愿意将孩子送入幼儿园生活学习，幼儿园的教育水平是家长们所重视的，一般来说，幼儿园的教育水平是可以通过幼儿园的运营规划策略可以体现出来的，现有技术一般都是通过人工经验生成幼儿园的运营规划策略，然而，现有技术生成运营规划策略的方式过于依赖人工经验，而且每个人的经验程度不同，导致生成的运营规划策略也存在一定的差异，幼儿园需要参考多种运营规划策略才能得到最有效的运营规划策略，同时，依据人工经验还容易出现漏掉某一部分运营规划策略的风险。
发明内容
有鉴于此，本发明提出一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法及系统，可以解决现有技术所存在的幼儿园需要参考多种运营规划策略和容易漏掉某一部分运营规划策略的缺陷。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，具体包括：
基于人工智能构建运营规划策略生成模型，所述运营规划策略生成模型输入为幼儿园存在的运营问题，所述运营规划策略生成模型输出为运营规划策略；
实时采集幼儿园现有运营数据；
依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题；
将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理；
运营规划策略生成模型输出运营规划策略。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法的进一步可选方案，所述基于人工智能构建运营规划策略生成模型，具体包括：
获取幼儿园运营数据；
依据幼儿园运营数据进行诊断，得到幼儿园存在的运营问题；
依据幼儿园存在的运营问题获取相对应的运营规划策略；
将获取到的相对应的运营规划策略作为幼儿园存在的运营问题的数据标签，生成训练样本；
将训练样本输入至机器学习模型进行训练，得到运营规划策略生成模型。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法的进一步可选方案，所述幼儿园运营数据包括园所硬件数据、教育教学数据、团队管理数据、家长服务数据、健康安全数据和招生品宣数据。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法的进一步可选方案，所述方法还包括：
判断是否需要通过干预进行运营规划策略调整，如果需要通过干预进行运营规划策略调整，则根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比；
依据对比结果对运营规划策略进行调整。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法的进一步可选方案，所述方法还包括：
对生成的运营规划策略进行策略追踪；
依据策略追踪所存在的问题和现象进行统计；
将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新。
一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，包括：
构建模块，用于基于人工智能构建运营规划策略生成模型，所述运营规划策略生成模型输入为幼儿园存在的运营问题，所述运营规划策略生成模型输出为运营规划策略；
实时采集模块，用于实时采集幼儿园现有运营数据；
分析模块，用于依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题；
输入模块，用于将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理；
输出模块，用于运营规划策略生成模型输出运营规划策略。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统的进一步可选方案，所述构建模块包括：
获取模块，用于获取幼儿园运营数据；
诊断模块，用于依据幼儿园运营数据进行诊断，得到幼儿园存在的运营问题；
匹配模块，用于依据幼儿园存在的运营问题获取相对应的运营规划策略；
嵌入模块，用于将获取到的相对应的运营规划策略作为幼儿园存在的运营问题的数据标签，生成训练样本；
训练模块，用于将训练样本输入至机器学习模型进行训练，得到运营规划策略生成模型。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统的进一步可选方案，所述幼儿园运营数据包括园所硬件数据、教育教学数据、团队管理数据、家长服务数据、健康安全数据和招生品宣数据。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统的进一步可选方案，所述系统还包括调整模块，所述调整模块包括：
判断模块，用于判断是否需要通过干预进行运营规划策略调整，如果需要通过干预进行运营规划策略调整，则根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比；
执行模块，用于依据对比结果对运营规划策略进行调整。
作为所述基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统的进一步可选方案，所述系统还包括：
追踪模块，用于对生成的运营规划策略进行策略追踪；
统计模块，用于依据策略追踪所存在的问题和现象进行统计；
回流模块，用于将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新。
本发明的有益效果是：通过基于人工智能构建运营规划策略生成模型，然后实时采集幼儿园现有运营数据，并依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题，将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理，从而得到运营规划策略，全工程并不需要依据人工经验进行参与，从而有效提高运营规划策略生成的准确性和统一性，进而有效解决现有技术所存在的幼儿园需要参考多种运营规划策略和容易漏掉某一部分运营规划策略的缺陷。
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为本发明一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法的流程示意图；
图2为本发明一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统的组成示意图。
具体实施方式
下面将对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，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。
参考图1-2，一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，具体包括：
基于人工智能构建运营规划策略生成模型，所述运营规划策略生成模型输入为幼儿园存在的运营问题，所述运营规划策略生成模型输出为运营规划策略；
实时采集幼儿园现有运营数据；
依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题；
将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理；
运营规划策略生成模型输出运营规划策略。
在本实施例中，通过基于人工智能构建运营规划策略生成模型，然后实时采集幼儿园现有运营数据，并依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题，将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理，从而得到运营规划策略，全工程并不需要依据人工经验进行参与，从而有效提高运营规划策略生成的准确性和统一性，进而有效解决现有技术所存在的幼儿园需要参考多种运营规划策略和容易漏掉某一部分运营规划策略的缺陷。
需要说明的是，所述运营规划策略包括但不限于周工作计划、月重点工作计划和学期阶段目标，这里不做具体限定。
优选的，所述基于人工智能构建运营规划策略生成模型，具体包括：
获取幼儿园运营数据；
依据幼儿园运营数据进行诊断，得到幼儿园存在的运营问题；
依据幼儿园存在的运营问题获取相对应的运营规划策略；
将获取到的相对应的运营规划策略作为幼儿园存在的运营问题的数据标签，生成训练样本；
将训练样本输入至机器学习模型进行训练，得到运营规划策略生成模型。
优选的，所述幼儿园运营数据包括园所硬件数据、教育教学数据、团队管理数据、家长服务数据、健康安全数据和招生品宣数据。
优选的，所述方法还包括：
判断是否需要通过干预进行运营规划策略调整，如果需要通过干预进行运营规划策略调整，则根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比；
依据对比结果对运营规划策略进行调整。
在本实施例中，通过根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比，并依据对比结果对运营规划策略进行调整，能够进一步提高生成运营规划策略的准确性。
优选的，所述方法还包括：
对生成的运营规划策略进行策略追踪；
依据策略追踪所存在的问题和现象进行统计；
将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新。
在本实施例中，通过对运营规划策略进行策略追踪，在追踪的过程中对所存在的问题和现象进行统计，并将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新，能够进一步提高运营规划策略生成模型生成运营规划策略的精准性。
一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，包括：
构建模块，用于基于人工智能构建运营规划策略生成模型，所述运营规划策略生成模型输入为幼儿园存在的运营问题，所述运营规划策略生成模型输出为运营规划策略；
实时采集模块，用于实时采集幼儿园现有运营数据；
分析模块，用于依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题；
输入模块，用于将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理；
输出模块，用于运营规划策略生成模型输出运营规划策略。
在本实施例中，通过基于人工智能构建运营规划策略生成模型，然后实时采集幼儿园现有运营数据，并依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题，将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理，从而得到运营规划策略，全工程并不需要依据人工经验进行参与，从而有效提高运营规划策略生成的准确性和统一性，进而有效解决现有技术所存在的幼儿园需要参考多种运营规划策略和容易漏掉某一部分运营规划策略的缺陷。
需要说明的是，所述运营规划策略包括但不限于周工作计划、月重点工作计划和学期阶段目标，这里不做具体限定。
优选的，所述构建模块包括：
获取模块，用于获取幼儿园运营数据；
诊断模块，用于依据幼儿园运营数据进行诊断，得到幼儿园存在的运营问题；
匹配模块，用于依据幼儿园存在的运营问题获取相对应的运营规划策略；
嵌入模块，用于将获取到的相对应的运营规划策略作为幼儿园存在的运营问题的数据标签，生成训练样本；
训练模块，用于将训练样本输入至机器学习模型进行训练，得到运营规划策略生成模型。
优选的，所述幼儿园运营数据包括园所硬件数据、教育教学数据、团队管理数据、家长服务数据、健康安全数据和招生品宣数据。
优选的，所述系统还包括调整模块，所述调整模块包括：
判断模块，用于判断是否需要通过干预进行运营规划策略调整，如果需要通过干预进行运营规划策略调整，则根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比；
执行模块，用于依据对比结果对运营规划策略进行调整。
在本实施例中，通过根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比，并依据对比结果对运营规划策略进行调整，能够进一步提高生成运营规划策略的准确性。
优选的，所述系统还包括：
追踪模块，用于对生成的运营规划策略进行策略追踪；
统计模块，用于依据策略追踪所存在的问题和现象进行统计；
回流模块，用于将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新。
在本实施例中，通过对运营规划策略进行策略追踪，在追踪的过程中对所存在的问题和现象进行统计，并将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新，能够进一步提高运营规划策略生成模型生成运营规划策略的精准性。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，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 (10)

1.一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，其特征在于，具体包括：
基于人工智能构建运营规划策略生成模型，所述运营规划策略生成模型输入为幼儿园存在的运营问题，所述运营规划策略生成模型输出为运营规划策略；
实时采集幼儿园现有运营数据；
依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题；
将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理；
运营规划策略生成模型输出运营规划策略。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，其特征在于，所述基于人工智能构建运营规划策略生成模型，具体包括：
获取幼儿园运营数据；
依据幼儿园运营数据进行诊断，得到幼儿园存在的运营问题；
依据幼儿园存在的运营问题获取相对应的运营规划策略；
将获取到的相对应的运营规划策略作为幼儿园存在的运营问题的数据标签，生成训练样本；
将训练样本输入至机器学习模型进行训练，得到运营规划策略生成模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，其特征在于，所述幼儿园运营数据包括园所硬件数据、教育教学数据、团队管理数据、家长服务数据、健康安全数据和招生品宣数据。
4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断是否需要通过干预进行运营规划策略调整，如果需要通过干预进行运营规划策略调整，则根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比；
依据对比结果对运营规划策略进行调整。
5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
对生成的运营规划策略进行策略追踪；
依据策略追踪所存在的问题和现象进行统计；
将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新。
6.一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，其特征在于，包括：
构建模块，用于基于人工智能构建运营规划策略生成模型，所述运营规划策略生成模型输入为幼儿园存在的运营问题，所述运营规划策略生成模型输出为运营规划策略；
实时采集模块，用于实时采集幼儿园现有运营数据；
分析模块，用于依据实时采集的幼儿园现有运营数据进行分析，得到幼儿园存在的运营问题；
输入模块，用于将幼儿园存在的运营问题输入至运营规划策略生成模型中进行处理；
输出模块，用于运营规划策略生成模型输出运营规划策略。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，其特征在于，所述构建模块包括：
获取模块，用于获取幼儿园运营数据；
诊断模块，用于依据幼儿园运营数据进行诊断，得到幼儿园存在的运营问题；
匹配模块，用于依据幼儿园存在的运营问题获取相对应的运营规划策略；
嵌入模块，用于将获取到的相对应的运营规划策略作为幼儿园存在的运营问题的数据标签，生成训练样本；
训练模块，用于将训练样本输入至机器学习模型进行训练，得到运营规划策略生成模型。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，其特征在于，所述幼儿园运营数据包括园所硬件数据、教育教学数据、团队管理数据、家长服务数据、健康安全数据和招生品宣数据。
9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，其特征在于，所述系统还包括调整模块，所述调整模块包括：
判断模块，用于判断是否需要通过干预进行运营规划策略调整，如果需要通过干预进行运营规划策略调整，则根据幼儿园发展走势与已知幼儿园样本的发展趋势进行对比；
执行模块，用于依据对比结果对运营规划策略进行调整。
10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的幼儿园运营规划策略生成系统，其特征在于，所述系统还包括：
追踪模块，用于对生成的运营规划策略进行策略追踪；
统计模块，用于依据策略追踪所存在的问题和现象进行统计；
回流模块，用于将统计结果回流至训练样本对所述运营规划策略生成模型进行更新。
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