一种在校预测方法及装置与流程

本发明涉及教育教学领域，具体而言，涉及一种在校预测方法及装置。

背景技术：

当前学校教育信息化建设存在的主要问题是：应用系统与技术方案不统一。由于历史的原因，随着学校各种信息化应用系统的相继建立，这些子系统和信息资源库各自采用了不同的数据库系统和应用开发技术；系统管理分散，各子系统的用户管理和授权机制不统一；信息分散，各个应用系统的数据不一致，缺乏甚至没有数据共享关系和交换途径，形成“信息孤岛”；从而也就无法进行数据的全面分析和利用，教育技术对提高教学质量和学校管理效率的有效支持不够。

技术实现要素：

本发明提供一种在校预测方法及装置，旨在监测学生在校情况，通过监测学生在校情况可以清晰地了解每个学生的在校安全情况以及学习情况。

本发明提供的一种在校预测方法，包括：获取学生信息，所述学生信息包括学生签到信息与消费信息，所述消费信息包括消费天数，所述消费天数用于表示所述学生在学校食堂消费的天数，所述签到信息用于表示所述学生信息所对应的学生上课签到天数；基于所述消费天数与预设消费天数以及第一预设权重获取第一概率；基于所述上课签到天数与预设签到天数以及第二预设权重获取第二概率；基于所述第一概率与所述第二概率，获取在校概率；基于所述在校概率获取离校概率；基于所述离校概率预测所述学生信息所对应的学生在校情况。

本发明提供的一种在校预测装置，包括：数据获取单元，用于获取学生信息，所述学生信息包括学生签到信息与消费信息，所述消费信息包括消费天数，所述消费天数用于表示所述学生在学校食堂消费的天数，所述签到信息用于表示所述学生信息所对应的学生上课签到天数；第一数据处理单元，用于基于所述消费天数与预设消费天数以及第一预设权重获取第一概率；第二数据处理单元，用于基于所述上课签到天数与预设签到天数以及第二预设权重获取第二概率；第三数据处理单元，用于基于所述第一概率与所述第二概率，获取在校概率；第四数据处理单元，用于基于所述在校概率获取离校概率；数据预测单元，用于基于所述离校概率预测所述学生信息所对应的学生在校情况。

上述本发明提供的一种在校预测方法及装置，该方法通过获取第一概率与第二概率，从而获得在校概率，通过在校概率获取离校概率，进而通过所述离校概率预测学生在校情况。通过预测学生在校情况，可以使得辅导员或者是学校领导能够清晰地知道每个学生是否在校或通过在校情况对学生的综合成绩进行评定。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图；

图2为本发明第一实施例提供的一种在校预测方法的流程图；

图3为本发明第二实施例提供的一种在校预测方法的流程图；

图4为本发明第三实施例提供的一种在校预测装置的结构框图；

图5为本发明第四实施例提供的一种在校预测装置的结构框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种电子设备300的结构框图。如图1所示，所述电子设备300包括在校预测装置、存储器301、存储控制器302、处理器303、外设接口304和输入输出单元305。

所述存储器301、存储控制器302、处理器303、外设接口304、输入输出单元305各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述在校预测装置包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器301中或固化在所述电子设备300的操作系统(operating system，OS)中的软件功能模块。所述处理器303用于执行存储器301中存储的可执行模块，例如所述在校预测装置包括的软件功能模块或计算机程序。

其中，存储器301可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read－Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read－Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read－Only Memory，EEPROM)等。其中，存储器301用于存储程序，所述处理器303在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的电子设备300所执行的方法可以应用于处理器303中，或者由处理器303实现。

处理器303可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器303可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述外设接口304将各种输入/输入装置耦合至处理器303以及存储器301。在一些实施例中，外设接口304，处理器303以及存储控制器302可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。

输入输出单元305用于提供给用户输入数据实现用户与所述电子设备300的交互。所述输入输出单元305可以是，但不限于，鼠标和键盘等。

请参阅图2，是本发明第一实施例提供的一种在校预测方法的流程图。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。

步骤S401，获取学生信息。

其中，所述学生信息包括学生签到信息与消费信息，所述消费信息包括消费天数，所述消费天数用于表示所述学生在学校食堂消费的天数，所述签到信息用于表示所述学生信息所对应的学生上课签到天数。

作用一种实施方式，获取数据库中存储的学生信息中的签到信息与消费信息，从而获取每一个学生的签到信息与消费信息。

步骤S402，基于所述消费天数与预设消费天数以及第一预设权重获取第一概率。

其中，所述消费天数是指学生一周内的正常学习时间所消费的天数，即学生在星期一到星期五之间的消费天数。所述预设天数为5天。所述第一预设权重是指学生一周内的正常学习时间内在学校消费概率所占总事件的权重，此时总事件是指学生消费事件和学生签到事件。所述第一预设权重是指消费事件所占总事件的权重值。所述第一概率是指消费天数占总事件的概率。

作为一种实施方式，所述第一概率满足：x表示学生在星期一到星期五之间的消费天数，5表示预设天数，a％表示第一预设权重。例如，学生张某星期一到星期五的时间内在学校消费天数为3天，消费事件占总事件的第一预设权重为70％，第一概率为：p(x)＝3/5＊70％＝42％。

步骤S403，基于所述上课签到天数与预设签到天数以及第二预设权重获取第二概率。

其中，预设签到天数为5天，即星期一到星期五学生签到天数。所述上课签到天数是指学生在星期一到星期五学生上课的签到天数。所述第二预设权重是指学生一周内的正常学习时间内在校上课签到的天数所占总事件的权重，此时总事件是指学生消费事件和学生签到事件，即学生签到事件所占总事件的权重。

作为一种实施方式，所述第二概率满足y表示学生在星期一到星期五之间的上课签到天数，5表示预设签到天数，b％表示第二预设权重。例如，学生李某星期一到星期五的时间内在学校上课签到天数为3天，签到事件占总事件的第二预设权重为40％，第一预设权重为60％，第二概率为：p(y)＝3/5＊40％＝24％。

步骤S404，基于所述第一概率与所述第二概率，获取在校概率。

其中，所述在校概率等于第一概率与第二概率的总和，即将第一概率与第二概率相加后得到的总的概率即为第二概率。所述在校概率是指统计学生在校的概率。所述在校概率满足：

步骤S405，基于所述在校概率获取离校概率。

其中，所述离校概率满足：KPI＝1－P，其中，P表示在校概率。作为一种实施方式，所述离校概率满足：所述消费天数大于或等于0,且小于或等于5，所述上课签到天数大于或等于0，且小于或等于5。所述a％+b％的总和所对应的事件为总事件，即总事件的权重为100％。其中，所述a％为80％，b％为20％。

作为另一种实施方式，所述离校概率满足：

(0≤x≤5,0≤y≤5,0≤z≤4,a％+b％+c％＝100％),

其中，KPI表示离校概率，表示所述第一概率，表示所述第二概率，x表示一卡通消费天数，所述一卡通消费天数用于表示一周内的正常学习时间所一卡通的消费天数，即x表示学生星期一到星期五一卡通消费天数。y表示所述上课签到天数，所述上课签到天数是指一周内的正常学习时间所签到的天数，即学生星期一到星期五上课签到的天数。z表示学生星期一到星期四上网的天数。a％表示学生一周内的正常学习时间内在学校消费概率所占总事件的所述第一预设权重中的第一百分比，b％表示学生一周内的正常学习时间内在校上课签到所占总事件的第二预设权重，c％表示学生一周内的正常学习时间内在寝室上网的天数所占总事件的所述第一预设权重中的第二百分比。

其中，所述总事件包括消费事件和上课签到事件。所述消费信息还包括上网天数，所述消费事件包括上网事件和一卡通消费事件。即表示消费事件所对应的概率，即第一概率。其中，a％+c％＝80％，a％为40％，c％为40％。即a％占第一预设权重中的第一百分比为50％，即a％＝80％＊50％＝40％，同理，c％占第一预设权重中的第二百分比为50％，即c％＝80％＊50％＝40％。其中，上网天数大于或等于0且小于或等于4。

其中，上网天数的获取可以通过获取学生上网账号的登陆时间，通过登陆时间从而获取学生上网天数。所述上网天数是指当天是否上网，而不是上网的具体时间段。例如，张某星期一有上网，星期二没有上网，张某星期一与星期二两天的总共上网天数为1。

例如，学生王某，星期一到星期五使用一卡通消费的记录为1天，星期一到星期四在寝室上网的天数为0，上课签到天数为1，王某的在校概率为P＝1/5＊40％+0/4＊40％+1/5＊20％＝12％，离校概率KPI＝1－P＝1－12％＝88％，通过所述离校概率表示该学生王某极大可能的已经离校。当对王某的学年综合成绩进行评定时，学校可以参考王某的离校概率进行评定。并且在进行优选学生或者是贫困生评定时，依然可以参考离校概率来进行评定。

在本实施例中，可以在进行优秀学生评选或者是贫困生评选时，通过将每个学生的离校概率作为参考，选择离校概率为0或者是离校概率相对较低的学生来进行评选。并且还可以通过离校概率，判断学生在校学习情况，并针对综合成绩进行评定，从而提高学校对学生的管理效率。

步骤S406，基于所述离校概率预测所述学生信息所对应的学生在校情况。

其中，通过离校概率的数值的大小进行分析预测，从而获得学生在校情况。例如，当离校概率为60％时，根据该离校概率的数值预测，所述预测结果为该离校概率所对应的学生可能离校。当离校概率为90％时，根据该离校概率的数值进行预测，所述预测结果为该离校概率所对应的学生已经离校。

请参阅图3，是本发明第二实施例提供的一种在校预测方法的流程图。下面将对图3所示的具体流程进行详细阐述。

步骤S501，获取学生信息。

步骤S502，基于所述消费天数与预设消费天数以及第一预设权重获取第一概率。

步骤S503，基于所述上课签到天数与预设签到天数以及第二预设权重获取第二概率。

步骤S504，基于所述第一概率与所述第二概率，获取在校概率。

步骤S505，基于所述在校概率获取离校概率。

步骤S506，基于所述离校概率预测所述学生信息所对应的学生在校情况。

步骤S501、S502、S503、S504、S505和步骤S506的具体实施方式可以参考第一实施例中的对应的步骤，在此不再赘述。

步骤S507，当所述离校概率位于预设区间的范围内时，判定所述学生信息所对应的学生已经离校，发出预警信息到所述学生信息所对应的辅导员的移动终端。

其中，当所述离校概率大于或等于96％时，发出预警信息到所述学生信息所对应的辅导员的移动终端。预警信息可以是通过预先绑定的辅导员的手机号发送到辅导员的手机上，也可以是基于应用程序发送预警信息到安装有该应用程序的用户终端上，所述用户终端可以是移动终端，例如，手机或掌上电脑等。

作为一种实施方式，当离校概率大于或等于96％时，通过与该离校概率所对应的辅导员的手机号向该辅导员发送预警信息，提示该辅导员所述离校概率所对应的学生已经离校，请快速联系该学生，从而确保该学生的安全。

例如，吴某的离校概率为99％，吴某的辅导员的手机号为13333333333，通过该手机号想吴某的辅导员发送预警信息，以使吴某的辅导员可以及时掌握吴某的在校情况以及行踪，从而确保吴某的安全。

请参阅图4，是本发明第三实施例提供的一种在校预测装置的结构框图。所述装置600包括：数据获取单元610、第一数据处理单元620、第二数据处理单元630、第三数据处理单元640、第四数据处理单元650和数据预测单元660。

数据获取单元610，用于获取学生信息，所述学生信息包括学生签到信息与消费信息，所述消费信息包括消费天数，所述消费天数用于表示所述学生在学校食堂消费的天数，所述签到信息用于表示所述学生信息所对应的学生上课签到天数。

第一数据处理单元620，用于基于所述消费天数与预设消费天数以及第一预设权重获取第一概率。

第二数据处理单元630，用于基于所述上课签到天数与预设签到天数以及第二预设权重获取第二概率。

第三数据处理单元640，用于基于所述第一概率与所述第二概率，获取在校概率。

第四数据处理单元650，用于基于所述在校概率获取离校概率。其中，所述离校概率满足：

其中，KPI表示离校概率，表示所述第一概率，表示所述第二概率，x表示所述消费天数，所述消费天数用于表示一周内的正常学习时间所消费的天数，y表示所述上课签到天数，所述上课签到天数是指一周内的正常学习时间所签到的天数，a％表示学生一周内的正常学习时间内在学校消费概率所占总事件的所述第一预设权重，b％表示学生一周内的正常学习时间内在校上课签到所占总事件的所述第二预设权重。

在本实施例中，所述消费信息还包括上网天数，基于所述签到信息与所述消费信息，所述离校概率满足：

(0≤x≤5,0≤y≤5,0≤z≤4,a％+b％+c％＝100％),

其中，KPI表示离校概率，表示所述第一概率，表示所述第二概率，x表示一卡通消费天数，所述一卡通消费天数用于表示一周内的正常学习时间所一卡通的消费天数，y表示所述上课签到天数，所述上课签到天数是指一周内的正常学习时间所签到的天数，z表示一周内的正常学习时间内的所上网的天数，a％表示学生一周内的正常学习时间内在学校消费概率所占总事件的所述第一预设权重中的第一百分比，b％表示学生一周内的正常学习时间内在校上课签到所占总事件的第二预设权重，c％表示学生一周内的正常学习时间内在寝室上网的天数所占总事件的所述第一预设权重中的第二百分比。

数据预测单元660，用于基于所述离校概率预测所述学生信息所对应的学生在校情况。

请参阅图5，是本发明第四实施例提供的一种在校预测装置的结构框图。所述装置700包括：数据获取单元710、第一数据处理单元720、第二数据处理单元730、第三数据处理单元740、第四数据处理单元750、数据预测单元760和数据发送单元770。

数据获取单元710，用于获取学生信息，所述学生信息包括学生签到信息与消费信息，所述消费信息包括消费天数，所述消费天数用于表示所述学生在学校食堂消费的天数，所述签到信息用于表示所述学生信息所对应的学生上课签到天数。

第一数据处理单元720，用于基于所述消费天数与预设消费天数以及第一预设权重获取第一概率。

第二数据处理单元730，用于基于所述上课签到天数与预设签到天数以及第二预设权重获取第二概率。

第三数据处理单元740，用于基于所述第一概率与所述第二概率，获取在校概率。

第四数据处理单元750，用于基于所述在校概率获取离校概率。其中，所述离校概率满足：

其中，KPI表示离校概率，表示所述第一概率，表示所述第二概率，x表示所述消费天数，所述消费天数用于表示一周内的正常学习时间所消费的天数，y表示所述上课签到天数，所述上课签到天数是指一周内的正常学习时间所签到的天数，a％表示学生一周内的正常学习时间内在学校消费概率所占总事件的所述第一预设权重，b％表示学生一周内的正常学习时间内在校上课签到所占总事件的所述第二预设权重。

在本实施例中，所述消费信息还包括上网天数，基于所述签到信息与所述消费信息，所述离校概率满足：

(0≤x≤5,0≤y≤5,0≤z≤4,a％+b％+c％＝100％),

其中，KPI表示离校概率，表示所述第一概率，表示所述第二概率，x表示一卡通消费天数，所述一卡通消费天数用于表示一周内的正常学习时间所一卡通的消费天数，y表示所述上课签到天数，所述上课签到天数是指一周内的正常学习时间所签到的天数，z表示一周内的正常学习时间内的所上网的天数，a％表示学生一周内的正常学习时间内在学校消费概率所占总事件的所述第一预设权重中的第一百分比，b％表示学生一周内的正常学习时间内在校上课签到所占总事件的第二预设权重，c％表示学生一周内的正常学习时间内在寝室上网的天数所占总事件的所述第一预设权重中的第二百分比。

数据预测单元760，用于基于所述离校概率预测所述学生信息所对应的学生在校情况。

数据发送单元770，用于当所述离校概率位于预设区间的范围内时，判定所述学生信息所对应的学生已经离校，发出预警信息到所述学生信息所对应的辅导员的移动终端。

其中，所述数据发送单元770具体用于：当所述离校概率位于预设区间的范围内时，判定所述学生信息所对应的学生已经离校；当所述离校概率大于或等于96％时，发出预警信息到所述学生信息所对应的辅导员的移动终端。

综上所述，本发明提供一种在校预测方法及装置，该方法通过获取第一概率与第二概率，从而获得在校概率，通过在校概率获取离校概率，进而通过所述离校概率预测学生在校情况。通过预测学生在校情况，可以使得辅导员或者是学校领导能够清晰地知道每个学生是否在校或通过在校情况对学生的综合成绩进行评定。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read－Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。