本发明涉及大数据教学应用，尤其涉及一种大数据开放式基础大数据平台。
背景技术：
大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
而在校园中冗杂的教育数据，可通过大数据平台对其进行快速的处理并生成相应的结果报告用于决策调整，现有的多侧重于学生行为造成的教育学习效果，而忽略了教师与学生双方行为的影响效果对学生的教育学习效果造成的影响。
技术实现要素：
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种大数据开放式基础大数据平台。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种大数据开放式基础大数据平台，包括学生客户端、教师客户端、数据服务器、管理服务器及管理客户端，各客户端与服务器之间通信连接，数据服务器包括学校记录模块、教师记录模块、学生记录模块，数据服务器记录信息并向管理服务器发送记录结果，管理服务器收取数据服务器的记录结果对学生的学习效果、教师的教学能力及校园管理状况进行测评，得到测评结果，学生客户端用于登录管理服务器上的学生应用程序，以便完成相应的操作，管理客户端将学生客户端的操作数据和操作结果保存至数据服务器，教师客户端用于登录管理服务器上的教师应用程序，对其所属学生进行相应操作，管理客户端将教师客户端的操作数据和操作结果保存至数据服务器。
优选的，学校记录模块以学校为中心，从多维度且按照时间顺序记录学校的相关信息，教师记录模块从多维度且按照时间顺序记录教师的相关信息，学生记录模块从多维度且按照时间顺序记录学生的相关信息。
优选的，数据服务器中调用待测评学生的指定的测评项目的相关数据，根据相关数据进行诊断，得到待测评学生的诊断结果，通过诊断结果制定提升建议，并将提升建议发送至所属教师的教师客户端。
优选的，学生应用程序包括练习平台、课程管理平台、交友平台、考勤平台。
优选的，练习平台包括云端数据库和用户端，云端数据库包括云端题库和个人数据库，云端题库存储各科目的试题信息，试题信息包括试题编码、试题题干、试题标准答案、试题科目、试题分值、试题题型和试题知识点信息，个人数据库包括用户信息和答题信息，云端数据库与用户端通过通信连接，用户端包括存储单元，选择单元，成卷单元，记录单元，自评单元和评分单元，存储单元存储练习卷，选择单元包括第一选择单元、第二选择单元和第三选择单元，第一选择单元为第二选择单元的上级单元，第二选择单元为第三选择单元的上级单元，第三选择单元生成选择结果，记录单元记录用户答题耗时，自评单元通过试题分值生成与练习卷相匹配的自评卷，评分单元生成评分结果，评分结果包括练习卷评分结果和自评卷评分结果，使用方法包括：
s1：选择单元生成用户选择结果，发送至成卷单元；
s2：成卷单元根据选择结果由云端数据库提取试题，生成练习卷；
s3：用户开始答题，激活记录单元，记录单元记录答题耗时,用户提交练习卷，将练习卷发送至自评单元；
s4：通过自评单元记录用户自评分数；
s5：评分单元对练习卷进行评分，生成评分结果；
s6：评分单元将评分结果发送至个人数据库。
优选的，第一选择单元设有机选选项和自选选项，第二选择单元设有随机选项、知识点选项、错题选项和正题选项，第三选择单元设有题型选项和题量选项，云端数据库的试题编码由数字和字母编译而成，试题编码=固定序列+随机序列，固定序列编译内容包括试题科目、试题分值和试题题型，试题知识点信息通过关键词存储。
优选的，成卷单元与云端数据库通信相连，成卷单元设有模糊分类数据库，s2中由模糊分类数据库识别选择结果生成分类匹配模板，模糊分类数据库依据分类匹配模板通过云端数据库匹配试题生成练习卷。
优选的，答题信息还包括历史序列，用户答题后生成历史序列，用于存储用户答题正确次数和错误次数，初始序列为十进制的0000，正确答题一次计数为0100，错误答题一次计数为0001，历史序列与试题编码绑定，s2练习卷生成方法包括：
s201：识别选择结果包含知识点选项，生成关键词分类匹配模板；识别选择结果不包含知识点选项，生成分类试题编码匹配模板；
s202：识别选择结果包含随机选项，分类试题编码匹配模板连接云端题库匹配试题；识别选择结果不包含随机选项，分类试题编码匹配模板连接个人数据库匹配试题；关键词分类匹配模板连接云端题库匹配试题；
s203：识别题型选项和题量选项，在对应的云端数据库内筛选试题，识别第一选择单元，添加标注，包括机选标注和自选标注，生成练习卷。
优选的，s4自评方法包括：
s401：自评单元识别答题后的练习卷，提取练习卷内试题的试题编码，获取试题分值信息；
s402：识别练习卷标注，通过练习卷内的试题编码生成分值表；
s403：用户对分值表内相应试题分数进行自评，记录用户自评分数；
s404：将自评分数发送至评分单元。
优选的，分值表包括已答题分值表和全卷分值表，s403中：自评单元识别到自选标注，通过练习卷已答题的试题编码生成已答题分值表；自评单元识别到机选标注，通过练习卷所有试题的试题编码生成全卷分值表。
本发明的有益效果是：1、将冗杂的教育数据通过大数据平台进行解析与处理，展示为可视化结果，为决策提供支持；
2、提供教师应用程序和学生应用程序，实现无纸化教学与管理，具有环保效益；
3、通过大数据平台对教师与学生的各项数据的解析与分析，提供更为准确的教育测评。
附图说明
图1是本发明一种大数据开放式基础大数据平台的结构示意图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1，一种大数据开放式基础大数据平台，包括学生客户端、教师客户端、数据服务器、管理服务器及管理客户端，各客户端与服务器之间通信连接，数据服务器包括学校记录模块、教师记录模块、学生记录模块，数据服务器记录信息并向管理服务器发送记录结果，管理服务器收取数据服务器的记录结果对学生的学习效果、教师的教学能力及校园管理状况进行测评，得到测评结果，学生客户端用于登录管理服务器上的学生应用程序，以便完成相应的操作，管理客户端将学生客户端的操作数据和操作结果保存至数据服务器，教师客户端用于登录管理服务器上的教师应用程序，对其所属学生进行相应操作，管理客户端将教师客户端的操作数据和操作结果保存至数据服务器。
一种大数据开放式基础大数据平台，学校记录模块以学校为中心，从多维度且按照时间顺序记录学校的相关信息，教师记录模块从多维度且按照时间顺序记录教师的相关信息，学生记录模块从多维度且按照时间顺序记录学生的相关信息，学生的相关信息包括学生历史学籍信息、学生所获荣誉、学生学习情况、学生校内行为、学生活动情况；教师的相关信息包括教师的知识能力状态和教师的教学情况；校园的相关信息包括校园管理情况和校园设施状态。
一种大数据开放式基础大数据平台，数据服务器中调用待测评学生的指定的测评项目的相关数据，根据相关数据进行诊断，得到待测评学生的诊断结果，通过诊断结果制定提升建议，并将提升建议发送至所属教师的教师客户端。
一种大数据开放式基础大数据平台，学生应用程序包括练习平台、课程管理平台、交友平台、考勤平台。教师应用程序包括阅卷平台、教师课程管理平台，作业管理平台，学生考勤管理平台。
一种大数据开放式基础大数据平台，练习平台包括云端数据库和用户端，云端数据库包括云端题库和个人数据库，云端题库存储各科目的试题信息，试题信息包括试题编码、试题题干、试题标准答案、试题科目、试题分值、试题题型和试题知识点信息，个人数据库包括用户信息和答题信息，云端数据库与用户端通过通信连接，用户端包括存储单元，选择单元，成卷单元，记录单元，自评单元和评分单元，存储单元存储练习卷，选择单元包括第一选择单元、第二选择单元和第三选择单元，第一选择单元为第二选择单元的上级单元，第二选择单元为第三选择单元的上级单元，第三选择单元生成选择结果，记录单元记录用户答题耗时，自评单元通过试题分值生成与练习卷相匹配的自评卷，评分单元生成评分结果，评分结果包括练习卷评分结果和自评卷评分结果，使用方法包括：
s1：选择单元生成用户选择结果，发送至成卷单元；
s2：成卷单元根据选择结果由云端数据库提取试题，生成练习卷；
s3：用户开始答题，激活记录单元，记录单元记录答题耗时,用户提交练习卷，将练习卷发送至自评单元；
s4：通过自评单元记录用户自评分数；
s5：评分单元对练习卷进行评分，生成评分结果；
s6：评分单元将评分结果发送至个人数据库。
一种大数据开放式基础大数据平台，练习平台将评分结果发送至用户对应的学科老师的阅卷平台。
一种通过大数据分析的练习系统，第一选择单元设有机选选项和自选选项，第二选择单元设有随机选项、知识点选项、错题选项和正题选项，第三选择单元设有题型选项和题量选项，云端数据库的试题编码由数字和字母编译而成，试题编码=固定序列+随机序列，固定序列编译内容包括试题科目、试题分值和试题题型，试题知识点信息通过关键词存储。
一种大数据开放式基础大数据平台，成卷单元与云端数据库通信相连，成卷单元设有模糊分类数据库，s2中由模糊分类数据库识别选择结果生成分类匹配模板，模糊分类数据库依据分类匹配模板通过云端数据库匹配试题生成练习卷。
一种大数据开放式基础大数据平台，答题信息还包括历史序列，用户答题后生成历史序列，用于存储用户答题正确次数和错误次数，初始序列为十进制的0000，正确答题一次计数为0100，错误答题一次计数为0001，历史序列与试题编码绑定，s2练习卷生成方法包括：
s201：识别选择结果包含知识点选项，生成关键词分类匹配模板；识别选择结果不包含知识点选项，生成分类试题编码匹配模板；
s202：识别选择结果包含随机选项，分类试题编码匹配模板连接云端题库匹配试题；识别选择结果不包含随机选项，分类试题编码匹配模板连接个人数据库匹配试题；关键词分类匹配模板连接云端题库匹配试题；
s203：识别题型选项和题量选项，在对应的云端数据库内筛选试题，识别第一选择单元，添加标注，包括机选标注和自选标注，生成练习卷。
一种大数据开放式基础大数据平台，s4自评方法包括：
s401：自评单元识别答题后的练习卷，提取练习卷内试题的试题编码，获取试题分值信息；
s402：识别练习卷标注，通过练习卷内的试题编码生成分值表；
s403：用户对分值表内相应试题分数进行自评，记录用户自评分数；
s404：将自评分数发送至评分单元。
一种大数据开放式基础大数据平台，分值表包括已答题分值表和全卷分值表，s403中：自评单元识别到自选标注，通过练习卷已答题的试题编码生成已答题分值表；自评单元识别到机选标注，通过练习卷所有试题的试题编码生成全卷分值表。
一种大数据开放式基础大数据平台，练习卷评分结果包括得分和知识点评价，评分单元将提交的练习卷通过试题编码匹配与试题标准答案对比，生成得分和错误知识点，知识点评价包括错误知识点统计，历史错误知识点对比，新增错误知识点统计，自评卷评分结果包括自评率，自评率=自评分/得分。
一种大数据开放式基础大数据平台，练习卷评分结果包括得分和知识点评价，评分单元将提交的练习卷通过试题编码匹配与试题标准答案对比，生成得分和错误知识点，知识点评价包括错误知识点统计，历史错误知识点对比，新增错误知识点统计，自评卷评分结果包括自评率，自评单元识别到机选标注，自评率=自评分/练习卷满分值；自评单元识别到自选标注，自评率=自评分/得分。
一种大数据开放式基础大数据平台，答题信息包括历史练习卷存储模块和评分结果存储模块。
一种大数据开放式基础大数据平台，错题与正题通过答题信息的正确比例识别，正确比例=正确次数/（正确次数+错误次数），正确比例小于0.2识别为正题，正确比例大于或等于0.2识别为错题。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。