基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法及系统与流程

本发明涉及实训教学领域，具体地说是一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法及系统。
背景技术：
：“互联网+”技术不断成熟，越来越多的行业开始将其引入使用。利用“互联网+教育”技术，依托智能化系统，打破传统的口对口教学方式中时间和地域的局限性，全面实现授课教师和学员实时在线的教学方式，同时消除无差别教学方式，有针对性的设置学习模块、兴趣模块和复习模块，学员能根据自己的兴趣和专业需求进行在线学习，开设课后在线交流模块，方便学员对未全面掌握的知识及时进行补充学习，同时设置复习、试题和教师评分模块，在保障及时检验学员的学习效率的同时，测评教师的教学水平，双向提升教师与学员的教、授能力。学员学习积极性评价是教学质量管理的重要环节，也是衡量营销服务移动交互式实训平台实用率的一项重要标准，但是，传统营销服务移动式交互实训学习系统的教学评价体系中，对学员的学习能力和学习积极性评价一般通过考试、考勤、教师反馈等方式进行统计评价，评价标准中人为因素大，评价较为片面单一，同时评价工作量大、耗时长，例如通过考试对学院进行学习能力测评要经过出题、考试、打分等一系列程序，过程复杂，浪费大量人力资源。因此，为了进一步完善营销服务移动式交互实训学习系统，需要一种能够对学员学习积极性进行评价的营销服务移动交互式实训方案。技术实现要素：针对现有技术的不足，本发明提出了一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法法及系统，其能够对学员学习积极性进行评价，及时高效掌握学员学习动态。本发明解决其技术问题采取的技术方案是：一方面，本发明实施例提供的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法，它包括以下步骤：1)建立学员学习积极性水平评价指标体系；2)采用层次分析法对学员学习积极性进行评价。作为本实施例一种可能的实现方式，所述学员学习积极性水平评价指标体系分别三类指标，一类指标为目标层，二类指标为准则层，三类指标为方案层；所述目标层的预定目标为学员学习积极性水平评价指标体系，所述准则层包括学习准备、学习方法、学习态度、学习复习和考核5个二类指标，所述方案层包括学习准备、是否预习、是否提出需求、预习笔记记录程度、联系实际、接收程度、听课方式、互动度、笔记完善度、课堂时间使用度、课件观看时长、课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度、积极态度、课外实践、作业完成度和答题得分共18个三类指标。作为本实施例一种可能的实现方式，所述学习准备二类指标对应学习准备、是否预习、是否提出需求和预习笔记记录程度4个三类指标；所述学习方法二类指标对应联系实际、接收程度和听课方式3个三类指标；所述学习态度二类指标对互动度、笔记完善度、课堂时间使用度和课件观看时长4个三类指标；所述学习复习二类指标对应课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度和积极态度4个三类指标；所述考核二类指标对应课外实践、作业完成度和答题得分3个三类指标。作为本实施例一种可能的实现方式，所述采用层次分析法对学员学习积极性进行评价的过程包括以下步骤：21)构造判断矩阵，运用专家打分法分别进行同一级指标两两对比，得到判断矩阵；22)确定权重向量，对二类指标和三类指标分别赋予权重；23)进行一致性检验：利用r软件计算判断矩阵的最大特征值对应特征向量以及一致性检验系数；24)进行层次加权，合并权重得到最终评价分。作为本实施例一种可能的实现方式，在构造判断矩阵过程中，用a表示一类指标，用b1-b5分别表示5个二类指标，用c1-c18分别表示18个三类指标，则建立a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c、b5-c共6个关于二类指标的判断矩阵。作为本实施例一种可能的实现方式，在进行一致性检验过程中，利用r软件计算a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c和b5-c判断矩阵的最大特征值对应的特征向量分别为w0、w1、w2、w3、w4和w5，a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c和b5-c判断矩阵的一致性检验系数分别为br0、cr1、cr2、cr3、cr4和cr5,其中，r0、r1、r2、r3、r4和r5分别为相应判断矩阵的权重系数，如果断矩阵的一致性检验系数小于0.1则判定该判断矩阵具有满意的一致性。另一方面，本发明实施例提供的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价系统，它包括：体系建立模块，用于建立学员学习积极性水平评价指标体系；评价模块，用于采用层次分析法对学员学习积极性进行评价。作为本实施例一种可能的实现方式，所述学员学习积极性水平评价指标体系分别三类指标，一类指标为目标层，二类指标为准则层，三类指标为方案层；所述目标层的预定目标为学员学习积极性水平评价指标体系，所述准则层包括学习准备、学习方法、学习态度、学习复习和考核5个二类指标，所述方案层包括学习准备、是否预习、是否提出需求、预习笔记记录程度、联系实际、接收程度、听课方式、互动度、笔记完善度、课堂时间使用度、课件观看时长、课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度、积极态度、课外实践、作业完成度和答题得分共18个三类指标；其中，所述学习准备二类指标对应学习准备、是否预习、是否提出需求和预习笔记记录程度4个三类指标；所述学习方法二类指标对应联系实际、接收程度和听课方式3个三类指标；所述学习态度二类指标对互动度、笔记完善度、课堂时间使用度和课件观看时长4个三类指标；所述学习复习二类指标对应课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度和积极态度4个三类指标；所述考核二类指标对应课外实践、作业完成度和答题得分3个三类指标。作为本实施例一种可能的实现方式，所述评价模块包括：判断矩阵构造模块，用于运用专家打分法分别进行同一级指标两两对比，得到判断矩阵；权重向量确定模块，用于对二类指标和三类指标分别赋予权重；一致性检验模块，用于利用r软件计算判断矩阵的最大特征值对应特征向量以及一致性检验系数；层次加权模块，用于合并权重得到最终评价分。本发明实施例的技术方案可以具有的有益效果如下：一方面，本发明实施例技术方案的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法，首先建立学员学习积极性水平评价指标体系，然后采用层次分析法对学员学习积极性进行评价，能够及时高效地掌握学员学习动态、激发“教”与“学”的积极性、完善系统模块功能的不足，全面提升了交互式实训教学能力水平。另一方面，本发明实施例技术方案的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价系统，它包括用于建立学员学习积极性水平评价指标体系的体系建立模块和用于采用层次分析法对学员学习积极性进行评价的评价模块，能够及时高效地掌握学员学习动态、激发“教”与“学”的积极性、完善系统模块功能的不足，全面提升了交互式实训教学能力水平。本发明实施例技术方案基于学员在利用交互式实训技术进行学习过程中留下的一系列历史数据，建立学员学习积极性评价指标，应用层次分析法，构建判断矩阵和数学模型，对学员通过营销服务移动交互式实训进行学习的积极性进行评价，通过交互式实训进行培训学习，并结合本发明的评价方案，在打破地域和时间的局限性基础上，进一步促使学员进行自主独立的学习，从而有效的提升了学员学习效率。附图说明图1是根据一示例性实施例示出的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法的流程图；图2是根据一示例性实施例示出的一种采用层次分析法对学员学习积极性进行评价过程的流程图；图3是根据一示例性实施例示出的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价系统的示意图。具体实施方式为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。图1是根据一示例性实施例示出的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法的流程图。如图1所示，本发明实施例提供的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价方法，它包括以下步骤：1)建立学员学习积极性水平评价指标体系。所述学员学习积极性水平评价指标体系分别三类指标，一类指标为目标层，二类指标为准则层，三类指标为方案层；所述目标层的预定目标为学员学习积极性水平评价指标体系，所述准则层包括学习准备、学习方法、学习态度、学习复习和考核5个二类指标，所述方案层包括学习准备、是否预习、是否提出需求、预习笔记记录程度、联系实际、接收程度、听课方式、互动度、笔记完善度、课堂时间使用度、课件观看时长、课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度、积极态度、课外实践、作业完成度和答题得分共18个三类指标。所述学习准备二类指标对应学习准备、是否预习、是否提出需求和预习笔记记录程度4个三类指标；所述学习方法二类指标对应联系实际、接收程度和听课方式3个三类指标；所述学习态度二类指标对互动度、笔记完善度、课堂时间使用度和课件观看时长4个三类指标；所述学习复习二类指标对应课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度和积极态度4个三类指标；所述考核二类指标对应课外实践、作业完成度和答题得分3个三类指标。2)采用层次分析法对学员学习积极性进行评价。如图2所示，所述采用层次分析法对学员学习积极性进行评价的过程包括以下步骤：21)构造判断矩阵，运用专家打分法分别进行同一级指标两两对比，得到判断矩阵。在构造判断矩阵过程中，如表1所示，用a表示一类指标，用b1-b5分别表示5个二类指标，用c1-c18分别表示18个三类指标，则建立a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c、b5-c共6个关于二类指标的判断矩阵。22)确定权重向量，对二类指标和三类指标分别赋予权重。23)进行一致性检验：利用r软件计算判断矩阵的最大特征值对应特征向量以及一致性检验系数。在进行一致性检验过程中，利用r软件计算a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c和b5-c判断矩阵的最大特征值对应的特征向量分别为w0、w1、w2、w3、w4和w5，a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c和b5-c判断矩阵的一致性检验系数分别为br0、cr1、cr2、cr3、cr4和cr5,其中，r0、r1、r2、r3、r4和r5分别为相应判断矩阵的权重系数，如果断矩阵的一致性检验系数小于0.1则判定该判断矩阵具有满意的一致性。24)进行层次加权，合并权重得到最终评价分。图3是根据一示例性实施例示出的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价系统的示意图。如图3所示，本发明实施例提供的一种基于统计数据的营销服务移动交互式实训评价系统，它包括：体系建立模块，用于建立学员学习积极性水平评价指标体系；评价模块，用于采用层次分析法对学员学习积极性进行评价。在一种可能的实现方式中，所述学员学习积极性水平评价指标体系分别三类指标，一类指标为目标层，二类指标为准则层，三类指标为方案层；所述目标层的预定目标为学员学习积极性水平评价指标体系，所述准则层包括学习准备、学习方法、学习态度、学习复习和考核5个二类指标，所述方案层包括学习准备、是否预习、是否提出需求、预习笔记记录程度、联系实际、接收程度、听课方式、互动度、笔记完善度、课堂时间使用度、课件观看时长、课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度、积极态度、课外实践、作业完成度和答题得分共18个三类指标；其中，所述学习准备二类指标对应学习准备、是否预习、是否提出需求和预习笔记记录程度4个三类指标；所述学习方法二类指标对应联系实际、接收程度和听课方式3个三类指标；所述学习态度二类指标对互动度、笔记完善度、课堂时间使用度和课件观看时长4个三类指标；所述学习复习二类指标对应课件点击重复度、课后问题回答度、在线主动交流度和积极态度4个三类指标；所述考核二类指标对应课外实践、作业完成度和答题得分3个三类指标。在一种可能的实现方式中，所述评价模块包括：判断矩阵构造模块，用于运用专家打分法分别进行同一级指标两两对比，得到判断矩阵；权重向量确定模块，用于对二类指标和三类指标分别赋予权重；一致性检验模块，用于利用r软件计算判断矩阵的最大特征值对应特征向量以及一致性检验系数；层次加权模块，用于合并权重得到最终评价分。下面结合具体算例来说明应用本发明的技术方案对学员学习主动性水平进行评价的具体过程。一、建立学员学习积极性水平评价指标体系对使用交互式教学的学员学习主动性水平进行评价最基础的工作就是构建一套科学的、客观的、系统的、有效的评价指标体系。制定完善的学习积极性评价指标体系是保障学员学习水平客观、准确全面展示的基础，也是评价交互式实训平台功能正常发挥的先决条件。构建的学员学习积极性水平评价指标体系如下表1。表1学员学习积极性水平评价指标体系二、采用层次分析法对学员学习积极性进行评价采用层次分析法是利用表1中建立的学员学习积极性评价指标体系的特征，指标各层次之间的关系也满足层次分析法之间的联系，即为目标层、准备层和方案层三层关系。并且利用较少的定量数据逐层比较计算，确定各层指标权重，准确直观地可以看出指标对于本层及上层的影响度的大小。利用层次分析法进行学员学习积极性评价时，首先要将复杂问题条理化和层次化，从而构建出一个有层次的数学结构模型。在这个数学模型中，复杂问题被分解成为元素的组成部分。这些元素有根据其属性和关系形成不同层次。上层次元素作为准则对下层次元素起到支撑作用。在这里，可以将学员学习积极性评价指标体系的层次分为以下三类：(1)第一类为最高层(目标层)，这层一般只有一个元素，是要分析问题的预定目标，这里对应为学习积极性值y。(2)第二层为中间层，这一层涵盖了实现目标的各个中间环节，它由若干层次组成，包含了需要考虑的所有准则和子准则，故也称为准则层。(3)最底层也为方案层，这层元素是实现总体目可供选择的各种措施、方案或指标等，也可称为措施层。在递阶层结构图里，层次数与欲求解决问题的复杂度、分析问题的精准度有很大的相关性，而且一般都对层次数不予限制。但研究表明，如果每一层考虑元素太多，将会为两两比较判断带来困难，故每个层次中各元素所支配下一层因子一般不超过9个。对于学员评价的二级指标和三级指标，运用专家打分法分别进行同一级别指标两两对比，得到判断矩阵。(1)构造判断矩阵层次分析法的一个重要特征就是两两重要程度之比的形式表示出两个方案的相应重要程度等级。如对某一准则，对其下的n个方案进行两两对比，并按其重要程度评定等级。记aij为第i和第j方案的重要性之比，按照两两比较结果构成的矩阵a＝(aij)n×n，称作判断矩阵，其中aij＞0,aij＝1且aij＝1/aji(i,j＝1,2,…,n)，即为正互反矩阵。提取学员在使用交互式实训平台系统过程中产生的历史数据，数据涉及具体指标如表1内容所示，评价值最高为5分，最低为1分。运用专家打分法分别进行同一级指标两两对比，得到判断矩阵。用a表示一级指标学生评价，用b1～b5分别表示学习准备、学习方法、学习态度、学习复习和考核等5个学习二级指标，用c1～c18分别表示18个三级指标，这样一共建立1个二级指标的判断矩阵a-b、b1-c、b2-c、b3-c、b4-c和b5-c这6个判断矩阵，如学习准备二级指标下的4个三级指标之间的判断矩阵在表2中给出。表2判断矩阵b1-cb1c1c2c3c4c111/51/51/3c2511/31/2c35311/4c43241(2)确定权重向量对二类指标和三类指标分别赋予权重，学员学习积极性水平评价指标体系的具体权重系数表见表3所示。表3学员学习积极性水平评价权重(3)一致性检验通过r软件对6个判断矩阵计算其最大特征值对应的特征向量分别为w0、w1、w2、w3、w4和w5，以及一致性检验系数分别为br0、cr1、cr2、cr3、cr4和cr5。w0＝(0.1600,0.3512,0.2886,0.1222，0.0779)tbr0＝0.09984<0.1w1＝(0.1560,0.2335,0.2778,0.4629)tcr1＝0.08889<0.1w2＝(0.2180,0.3024,0.4376)tcr2＝0.059353<0.1w3＝(0.3340,0.1279,0.2130,0.3619)tcr3＝0<0.1w4＝(0.4454,0.1466,0.2979,0.1360)tcr4＝0<0.1w5＝(0.2214,0.4977,0.3489)tcr5＝0.01337<0.1由判断矩阵的一致性检验系数均小于0.1可知，6个判断矩阵都具有满意的一致性。(4)得到最终评价分根据计算可以得到126位学员在二级指标学习准备上的评价得分如表4所示。表4学员学习准备评价得分统计区间(0,3](3,3.5](3.5,4](4,4.5](4.5,5]总计人数1421153739126百分比(％)11.1116.6711.929.3730.95100在学习准备阶段，超过一半的学员等分超过4分，只有11.11％的学员分数低于3分，被认为不合格。同样我们一次可以得到学员在学习方法、学习态度、学习复习和考核等方面的评价分数表。学员方法准备评价得分统计表如变5所示。表5学员学习方法评价得分统计区间(0,3](3,3.5](3.5,4](4,4.5](4.5,5]总计人数512176032126百分比(％)3.979.5213.4947.6225.40100在学员学习方法方面评价得分方面可以看出，86.51％的学员在学习方面分支超过3.5分，只有3.97％的学员不达标，分值低于3分。表6学员学习态度评价得分统计区间(0,3](3,3.5](3.5,4](4,4.5](4.5,5]总计人数520244136126百分比(％)3.9715.8719.0532.5428.57100在学员学习态度方面评价得分方面可以看出，101位的学员学习态度分支超过3.5分，只有3.97％的学员不达标，分值低于3分。表7学员学习复习评价得分统计区间(0,3](3,3.5](3.5,4](4,4.5](4.5,5]总计人数78205239126百分比(％)5.566.3515.8741.2730.95100从学员在课后复习方面评价得分方面可以看出，超过五分之四的学员在讲师授课后能及时进行复习(超过3.5分)，只有5.56％的学员不达标，分值低于3分。表8学员考核评价得分统计区间(0,3](3,3.5](3.5,4](4,4.5](4.5,5]总计人数310156038126百分比(％)2.387.9411.947.6230.16100从表8可以看出，超过89.68％的学员在进行完系统学习后，进行考核时，考核分值超过3.5分，这说明学员通过交互式实训的学习，学习能力得到有效提升。表9学员学习水平综合评价得分统计区间(0,3](3,3.5](3.5,4](4,4.5](4.5,5]总计人数23205942126百分比(％)1.592.3815.8746.8333.33100综合来看，超过95％的学员在通过交互实训系统进行学习的整个过程中，都具有很强的自主和自控能力，能及时完善自己的学习方式，及时与教师进行沟通互动，课后及时进行复习，学习主动积极性很高，这种情况同时也说明了通过交互式实训进行培训学习，在打破地域和时间的局限性基础上，进一步促使学员进行自主独立的学习，从而有效的提升了学员学习效率。本发明基于学员在利用交互式实训技术进行学习过程中留下的一系列历史数据，建立学员学习积极性评价指标，应用层次分析法，构建判断矩阵和数学模型，对学员通过营销服务移动交互式实训进行学习的积极性进行评价，通过交互式实训进行培训学习，并结合本发明的评价方案，在打破地域和时间的局限性基础上，进一步促使学员进行自主独立的学习，从而有效的提升了学员学习效率。以上所述只是本发明的优选实施方式，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也被视为本发明的保护范围。当前第1页12