[发明专利]基于在线学习的学情分析系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及基于网络的动态学习监测与评价领域，尤其涉及一种基于在线学习的学情分析系统及方法。

背景技术

目前，在线教育已经成为人们学习和获取知识的重要途径。但如何有效的对在线学习进行监测与评价，以根据分析评价结果为在线学习提供支持与帮助，是目前在线教育中亟待解决的重点与难点问题。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供了一种基于在线学习的学情分析系统，包括：数据采集模块和数据处理模块，

所述数据采集模块设置为根据观测点参数设置，监测并记录学习过程中的相关数据，并将所述相关数据预处理后存入数据库；

所述数据处理模块设置为根据所述相关数据构建分析处理数据模型，修正测评指标体系的观测点参数，并根据构建的数据模型和修正后的参数对所述相关数据进行计算与分析，输出计算与分析结果。

本发明的基于在线学习的学情分析系统，不仅对学生的学习内容、学习成绩、学习时间和学习形式进行记录和统计，同时还结合学生学习内容的难度系数、错题情况、学习路径、学科素养等综合因素进行分析，揭示学生学习行为、学习方法与学习效果等要素的内在联系，提出学习策略，引导学生学习，为全面提高教学质量打下良好的基础，能够有效的提高学生的在线学习效率。

在一些实施方式中，所述系统还包括信息可视化处理模块，设置为接收所述数据处理模块的输出结果，进行可视化处理，输出可视化处理结果至用户界面。由此，可以将学生的学习测评结果，直观地呈现出来，方便对学生学习效果的跟踪和监控。

在一些实施方式中，所述观测点参数包括学科素养测评指标参数和学业基础测评指标参数，其中，所述学科素养测评指标参数根据学科资源特点进行设置，所述学业基础测评指标参数包括素养[MQ]、难度W、行为与偏好L、成绩J及错点Z。通过对学生学科素养和学业基础的测评与分析，能够对学生的学习实现综合分析与研判，有助于针对学生的学业行为和学科缺陷提出有效的指导意见，以对学生学习提供更有效的帮助与支持。

在一些实施方式中，所述分析处理数据模型为

其中，ω_j＝[MQ]、W、L、J、Z，W=Σi=1;j=15∂iwjw,L=Σi=1;j=15νiljl,J=Σi=1;j=15ψijj,]]>Z=Σi=1;j=14λi(zj-z‾j)zj,μ∂νψλ=0.150.150.140.320.1510.030.030.020.010.040.025.020.015.00.000.300.300.400.000.0020.020.030.030.00.00,]]>w_j为测试正确的难度系数，l_j为路径正确数，j_j为测试成绩，为测试中错点。由此，可以实现基于学生行为与偏好、路径、成绩、难度系数和错题的数据架构，对学生的学业基础进行诊断。