[发明专利]一种基于大数据的高校学生管理方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取N个学生信息，每个所述学生信息皆至少包括学号、姓名以及多个科目成绩；每个所述科目成绩皆包括多个知识点以及与多个所述知识点一一对应的掌握率；其中，所述掌握率包括多个掌握等级，所述掌握等级与对所述知识点的掌握程度为正相关，所述掌握率最低的等级为最低掌握等级，所述掌握率最高的等级为最高掌握等级；

根据N个所述学生信息生成M组互助信息，每组所述互助信息皆包括受助信息和辅助信息，所述受助信息包括受助学生的所述学号、需受助知识点以及与所述需受助知识点对应的掌握等级，所述辅助信息包括辅助学生的所述学号、需辅助知识点以及与所述需辅助知识点对应的掌握等级；其中，所述需受助知识点为所述受助学生的所述学生信息中与所述最低掌握等级对应的任一所述知识点；所述需辅助知识点为同组所述互助信息中所述需受助知识点对应的所述知识点，且所述辅助学生的所述需辅助知识点的掌握率对应所述最高掌握等级；

将每组所述互助信息推送至对应的所述受助学生和所述辅助学生的终端。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，所述根据N个所述学生信息生成多组互助信息，包括以下步骤：

根据所述学号将N个所述学生信息划分为多个年级集合和多个专业集合，每个所述年级集合对应不同年级的学生信息，每个所述专业集合对应不同专业的学生信息；

根据N个所述学生信息确定M个所述受助信息；

根据M个所述受助信息中的需受助知识点，在N个所述学生信息中获取与所述需受助知识点对应的所述掌握率为所述最高掌握等级的M个所述学生信息；

根据M个所述受助信息、M个所述学生信息、多个所述年级集合和多个所述专业集合确定M个所述辅助信息。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

在可视化管理平台中构建互助标签；

响应于每组所述受助学生和所述辅助学生对所述互助标签的操作，生成互助标记信息；

若检测到互助标记信息，通过网络获取每组所述受助学生的第一课程信息和所述辅助学生的第二课程信息，并获取教室预期使用信息；

根据所述教室预期使用信息以及每组所述受助学生的第一课程信息和第二课程信息生成互助计划表，并将所述互助计划表展示在所述可视化管理平台中；所述互助计划表至少包括互助时间信息和互助教室信息。

4.根据权利要求2所述的基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，还包括：

在所述可视化管理平台构建评价标签；

响应于每组所述互助信息对应的所述受助学生和所述辅助学生对所述评价标签的操作，生成评价等级信息，所述评价等级信息包括了多个不同的评价等级，多个所述评价等级用于表征所述受助学生对所述辅助学生的满意程度或所述辅助学生对所述受助学生的满意程度；

若所述受助学生或所述辅助学生对应的所述评价等级低于预设的第一等级门限，生成解除信息，并将所述解除信息推送至管理端。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

若所述受助学生和所述辅助学生对应的所述评价等级高于预设的第二等级门限，生成激励信息，并将所述激励信息推送至管理端。

6.根据权利要求1所述的基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，每个所述学生信息中每个所述知识点对应的所述掌握率由以下步骤确定：

确定所述知识点归属的学习科目；

使用所述学号通过网络获取所述学习科目的多次考试的科目测试信息；

根据多次所述科目测试信息中的所述知识点得分情况，确定所述知识点的所述掌握率。

7.根据权利要求5所述的基于大数据的高校学生管理方法，其特征在于，还包括以下步骤：

响应于科目测试信息的输入，对所述学生信息中的所述知识点的所述掌握率进行重新确定；

若所述掌握率增加，则生成互助有效信息，并将所述互助有效信息推送至管理端；

若所述掌握率未增加，则生成互助无效信息，并将所述互助无效信息推送至管理端。