[发明专利]一种基于教育大数据画像的教育评价方法及装置在审

专利信息
申请号: 201810500775.3 申请日: 2018-05-23
公开(公告)号: CN108711012A 公开(公告)日: 2018-10-26
发明(设计)人: 孙良俊;莫银峰 申请(专利权)人: 北京三正科技股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/20
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 王宝筠
地址: 100081 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 大数据 教育 画像 分析模型 基础数据 教学策略 教育指导 行为模型 知识领域 知识模型 申请
【说明书】:

本申请提供了一种基于教育大数据画像的教育评价方法及装置,使用学习者行为模型、学习者知识模型、教学策略分析模型和知识领域模型,对教育基础数据进行评价,因此,能够充分利用教育大数据,实现对于教育指导。

技术领域

本申请涉及电子信息领域,尤其涉及一种基于教育大数据画像的教育评价方法及装置。

背景技术

大数据画像是以大量的数据为基础建立的模型。教育大数据画像是指,以大量的教育领域的基础数据为基础,建立的教育模型。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。

但是,申请人在研究的过程中发现,目前教委各个部门的数据之间存在信息的共享壁垒,大量教育基础数据不能实现整合,更谈不上对于育基础数据的分析和挖掘。

发明内容

本申请提供了一种基于教育大数据画像的教育评价方法及装置,目的在于解决如何基于教育基础数据,对教育进行评价的问题。

为了实现上述目的,本申请提供了以下技术方案:

一种基于教育大数据画像的教育评价方法,包括:

收集教育基础数据;

从预设的类型中,确定收集到的所述教育基础数据所属的类型;

将确定类型的教育基础数据输入训练得到的分析模型,得到分析模型输出的分析结果,所述分析模型包括:学习者行为模型、学习者知识模型、教学策略分析模型和知识领域模型;

基于所述分析结果,对教育进行评价。

可选的,所述分析模型的训练过程包括:

收集教育样本数据;

将所述教育样本数据划分为预设的类型;

依据划分类型后的教育样本数据,训练预设的分析模型。

可选的,所述预设的类型包括:

教与学行为数据、教育教学评价数据、教学资源数据和教育教学管理数据。

可选的,所述对教育进行评价包括:

对学生、教师、家长和教育机构中的至少一项进行评价。

可选的,在所述从预设的类型中,确定收集到的所述教育基础数据所属的类型之前,还包括:

对收集到的所述教育基础数据进行预处理,所述预处理包括统一格式、以及去除噪声和冗余数据。

一种基于教育大数据画像的教育评价装置,包括:

数据收集模块,用于收集教育基础数据;

分类模块,用于从预设的类型中,确定收集到的所述教育基础数据所属的类型;

模型分析模块,用于将确定类型的教育基础数据输入训练得到的分析模型,得到分析模型输出的分析结果,所述分析模型包括:学习者行为模型、学习者知识模型、教学策略分析模型和知识领域模型;

评价模块,用于基于所述分析结果,对教育进行评价。

可选的,还包括:

模型训练模块,用于收集教育样本数据,将所述教育样本数据划分为预设的类型,并依据划分类型后的教育样本数据,训练预设的分析模型。

可选的,所述预设的类型包括:

教与学行为数据、教育教学评价数据、教学资源数据和教育教学管理数据。

可选的,所述评价模块,用于对教育进行评价包括:

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