本发明涉及一种学习平台，具体涉及一种基于hadoop的学习云paas平台建模方法。
背景技术：
中国人对教育重视是亘古不变的传统，但是教育资源的分布不均以及优质资源的数量限制等等都很大程度限制了教育资源利用，再有，现代社会日趋强烈的竞争环境，使得目前政府的教育资源远远跟不上学生对于知识、教育的多样化需求。因此，依托于互联网的网络远程教育在教育系统中凸显优势。它不仅减少了学生为得到更好的辅导而付出的额外时间，而且最大化的利用了优质教育资源。网络的快速发展，加大了它的辐射范围；互联网的特性，加大了学习的主动性、互动性、多样性；优质教育资源的深化、细化，加大了它的深度。
同时，现有的教育资源过于集中，所以解决教育资源分配不公的问题迫在眉睫。
云学习，是近年来的一种全新的学习方式。它是由云计算技术发展而来的，基于技术特性的新的学习方式，是高新技术在学习领域里的具体应用，云学习系统包括云学习平台和云终端学习机。云学习平台作为云端资源网络，全球开放、社会共建、协作共享，运用知识工程、学习理论、语义网络、信息技术等，将一个个知识宝库以超维度组合知识节点方式形成各种学习服务模型，组件化架构“知识云”。而 hadoop技术，是新兴的计算机技术，是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据，而PAAS平台即(Platform-as-a-Service：平台即服务)，把应用服务的运行和开发环境作为一种服务提供的商业模式，发明人通过对现有的云教育方式进行整合，通过搭建paas平台并将多模块的拓扑通过hadoop技术连接起来实现点对点的教育服务。
技术实现要素：
本发明针对现有的学习平台中，缺乏连续服务性，提供一种基于hadoop的学习云paas平台建模方法来解决上述问题。
本发明的是这样实现的：一种基于hadoop的学习云paas平台建模方法，其包括以下步骤：
1）在paas平台上设立服务网站，并建立服务应用界面、学员界面和教育服务界面，运用hadoop搭建学员界面和服务应用界面、服务应用界面和教员界面的连接；
2）设立账户管理系统，学员界面和教员界面对应单独学员和单独教师分别设立用独立账户；
3）在服务应用界面中设置多个教学模块，并在教学模块中设立评分系统，在学员完成评分系统后，评分系统根据评分结果，将学员自动连接对应的教师账户，实现点对点的教学
4）在服务应用界面中教师负载系统，当教师账户显示负载大于90%情况时，系统自动取消对该教师的匹配。
本发明的总体构思是：通过设置一个服务平台，使得学生通过自学和自我考试，经过评分后，通过评分分配相应阶段的辅导老师进行课程辅导。
本发明中，所述教学模块包括多学科模块，内部设有自学系统、评分系统和资源下载系统。多学科模块包括现有的基础学科，例如，语文数学英语等，还可以包括专业课程CAD、软件工程等，每个学科模块中均设有评分系统，在评分系统中设有测试题库，通过测试题可以计算出学员评分。
本发明中，所述教员界面设有考核分数系统，教员的考核分数与学员在评分系统中的评分通过hadoop建立连接。考核分数系统可以通过线下对教员进行分数考核、结合学员的评分形成教员的评分，并将该评分与学院评分连接，例如:学员在数学评分系统中得分为30分，而某教师教学评分为90分，则建立师生联系，使得教师可以辅导该学员。
本发明中，所述教员界面还连接有教员任务池系统，当学员完成评分后，若对应的学员无相关教师匹配，则该学员自动分配到教员任务池中，由教员人工选择学员。
本发明中，所述自学系统内包括与数据库连接的文件共享平台、视听平台和资源共享平台，上述平台设有上传端口。
本发明中，所述服务应用界面还设有报警模块，当注册学员人数大于教员人数的40倍时，报警模块进行报警。从而督促人员尽快的进行教员招聘。
本发明中，在教学模块中还设有偏科设定模块，当学员在多学科模块学习时，相互成绩评测差额大于40分时，偏科设定模块判定该学员为偏科。
本发明的有益效果是：
有益效果：由于网络的发展，信息呈爆炸性增长，如何有效利用这些信，并使用这些信息提高生产率成为迫切需要解决的问题。目前的现状是大量可以有效 获得的信息中只有极少部分可以被正确的使用，消耗了大量资源的信息不仅未能 够被有效地使用，而且由于有用的信息正在更深地被掩埋在无用信息之中，变得更难以利用。
通过建立云paas平台，并通过hadoop将云paas平台的学员、学习和教学联系，从而实现点对点的服务教育，同时有效的管控教师资源，避免教师资源云集在一个窗口。
本方案提供的解决途径一方面充分利用计算能力强的云计算平台，针对用户的简易使用性、透明性， 解决了普通用户难以选择符合客观实际的机器学习算法，从而快速建立能够解决 实际问题的机器学习模型，并尽可能自动的发现合适的参数。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例描述本发明，以下实施例以发明最优效果进行解释说明。
实施例1：
如图1所示，是基于本发明方法建设出的基于hadoop的学习云paas平台的结构示意图，该平台建设成功后包括服务应用界面、学员界面和教育服务界面，运用hadoop搭建学员界面和服务应用界面、服务应用界面和教员界面的连接；随后，设立账户管理系统，学员界面和教员界面对应单独学员和单独教师分别设立用独立账户，该方法可以通过现有技术实现。随后在服务应用界面中设置多个教学模块，本实施例中，有4个教学模块，分别是语文、数学、英语和建筑制图，每个模块中均设有自学系统、评分系统和资源下载系统，自学系统为自学材料，自学系统内包括与数据库连接的文件共享平台、视听平台和资源共享平台，上述平台设有上传端口。资源下载系统为上载的数据，评分系统内包括与学科相关的试题，并且能够进行自动评分；在学员完成评分系统后，评分系统根据评分结果，将学员自动连接对应的教师账户，实现点对点的教学，在教员界面中，还设有考核分数系统，教员的考核分数与学员在评分系统中的评分通过hadoop建立连接。考核分数系统可以通过线下对教员进行分数考核、结合学员的评分形成教员的评分，并将该评分与学院评分连接。教员界面还连接有教员任务池系统，当学员完成评分后，若对应的学员无相关教师匹配，则该学员自动分配到教员任务池中，由教员人工选择学员，此外，本实施例中，还涉及到教师负载系统，教师在注册账户时，先设定自身的负载量，例如：张老师设定自己能够接待的学生数量为10人，当其接待的学生数量为9人时，系统自动默认取消对该教师的匹配，从而避免了学生过多的拥挤在一个老师申请的情况。
还包括在教学模块中还设有偏科设定模块，当学员在多学科模块学习时，相互成绩评测差额大于40分时，偏科设定模块判定该学员为偏科，例如，学员在同时学习语文、数学、英语三门学科后进行评测，语文分数为90分，数学分数为30分，英语分数为80分，则系统视该学员具有偏科，这样教员则可以了解该学员的学习情况。服务应用界面还设有报警模块，当注册学员人数大于教员人数的40倍时，报警模块进行报警。
操作时，学员通过在学员界面建立账号，教员在教员界面也建立账号，随后学员通过在服务应用界面进行自学，在评分系统中考试，得到分数后，系统与相应的教员建立匹配，最终实现点对点的学员辅导。
要说的是，本发明中，所运用的计算机知识均为现有的技术，包括hadoop技术和PASS平台技术，并且模块的建设也可以实现的，因此现有技术性的术语，本发明中没有过多的设计，而本发明所提供的创新方法为本发明所保护的对象。
最后应说明的是：显然，上述实施例仅仅是为了清楚的说明本发明所作的举例，而并非对实施的限定。对于所述领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式子以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。