学生作业自动记录系统的制作方法

本发明涉及智能的技术领域，特别涉及一种学生作业自动记录系统。

背景技术：

在教学过程中，教师通常会针对相应的教学知识布置相应的作业，学生再完成教师布置的作业后会将作业上交进行评改。由于现在学生的作业任务繁重，并且作业已经不仅仅局限于解答题目的层面上，为了保证学生能够在有效的时间快速地和高效地完作业任务，目前已经广泛推广线上作业系统，对教师而言，通过该线上作业系统能够及时布置和发布相应的作业任务，而对学生而言，通过该线上作业系统能够快递地完成相应的作业任务，以及将完成的作业上存至相应的云端进行保存以避免发生作业丢失的情况，可见该线上作业系统能够实现对作业任务布置和完成的电子化转换，以提高作业任务布置和完成的效率；但是，现有的线上作业系统只能记录对应的作业文本数据，其并不能将学生在撰写作业的过程中对应的撰写状态数据进行同步记录，这不利于对学生完成作业状态的综合评判。

技术实现要素：

针对现有技术存在的缺陷，本发明提供一种学生作业自动记录系统，该学生作业自动记录系统通过设置作业撰写终端、作业数据存储终端、作业数据加工终端和作业数据审批终端来同步记录学生对应的作业撰写数据和作业撰写状态信息，从而便于全面地和及时地获取和记录学生在作业撰写过程中的相关撰写信息，以便于对学成的作业完成情况进行综合的评价；此外，该学生作业自动记录系统还能够将获取记录得到的作业撰写数据和作业撰写状态信息进行加工转换以得到相应的数值化数据，以便于作为对学生撰写完成作业进行相应的评判处理，从而得到相应于的作业审批信息，可见该学生作业自动记录系统能够根据记录得到的作业撰写数据和作业撰写状态信息相应的作业审批操作，从而提高对学生完成作业状态的评判全面性和准确性。

本发明提供一种学生作业自动记录系统，其特征在于：

所述学生作业自动记录系统包括作业撰写终端、作业数据存储终端、作业数据加工终端和作业数据审批终端；其中，

所述作业撰写终端用于获取目标对象在作业撰写过程中对应的作业撰写数据和/或作业撰写状态信息；

所述作业数据存储终端用于对所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行同步存储处理；

所述作业数据加工终端用于所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行加工转换处理，以获得数值化作业撰写相关数据；

所述作业数据审批终端用于对所述数值化作业撰写相关数据进行评判处理，以获得对应的作业审批信息；

进一步，所述作业撰写终端包括作业撰写登录认证模块、作业撰写分配模块、作业撰写数据提取模块和作业撰写状态监控模块；其中，

所述作业撰写登录认证模块用于对目标对象的身份和/或作业撰写动作进行登录认证处理，以确定所述目标对象的身份和/或作业撰写动作的合法性；

所述作业撰写分配模块用于根据所述登录认证处理的结果，进行相应的作业撰写分配处理，以设定与所述目标对象匹配的作业撰写任务；

所述作业撰写数据提取模块用于提取作业撰写过程中对应的作业撰写文本数据、音频数据和视频数据中的至少一者；

所述作业撰写状态监控模块用于获取关于所述目标对象在作业撰写过程中的动作信息和/或声音信息；

进一步，所述作业撰写登录认证模块包括生物信息认证子模块和签名撰写动态信息认证子模块；其中，

所述生物信息认证子模块用于对目标对象的身份进行登录认证处理；

所述动态信息认证子模块用于对目标对象在作业撰写过程中的签名撰写动作信息进行登录认证处理；

或者，

所述作业撰写分配模块包括作业门科确定子模块、作业难度等级确定子模块、作业分配量确定子模块和作业撰写任务分配子模块；其中，

所述作业门科确定子模块、所述作业难度等级确定子模块和所述作业分配量确定子模块用于根据所述登录认证处理的结果，分别确定待分配作业的门科信息、难度信息和分配量信息；

所述作业撰写任务分配子模块用于根据所述门科信息、所述难度信息和所述分配量信息，设定与所述目标对象匹配的作业撰写任务；

进一步，所述作业数据存储终端包括作业数据预处理模块、数据协同处理模块和数据配对存储模块；其中，

所述作业数据预处理模块用于对所述作业撰写数据或者所述作业撰写状态信息进行降噪处理和压缩处理；

所述数据协同处理模块用于对所述作业撰写数据和所述作业撰写状态进行关于作业撰写时序的协同匹配处理，以获得作业撰写数据-作业撰写状态信息协同数据集合；

所述数据配对存储模块用于将所述作业撰写数据-作业撰写状态信息协同数据集合，按照所述作业撰写时序进行同步存储处理；

进一步，所述作业数据加工终端包括作业撰写数据特征提取模块、作业撰写状态信息特征提取模块和数值化转换模块；其中，

所述作业撰写数据特征提取模块用于从所述作业撰写数据中提取关于目标对象在作业撰写过程中对应的作业答案字符特征；

所述作业撰写状态信息特征提取模块用于从所述作业撰写状态信息中提取关于目标对象在作业撰写过程中对应的作业撰写动作和/或音频特征；

所述数值化转换模块用于将所述作业答案字符特征和所述作业撰写动作和/或音频特征中的至少一者转为可直接作为神经网络模型的输入数据的数值化作业撰写相关数据；

进一步，所述作业数据审批终端包括神经网络模型计算模块、历史计算结果寄存模块和作业审批信息确定模块；其中，

所述神经网络模型计算模块用于对所述数值化作业撰写相关数据进行关于预设作业审批神经网络模型的评判处理；

所述历史计算结果寄存模块用于对关于目标对象的历史作业撰写的所述评判处理的结果进行寄存处理；

所述作业审批信息确定模块用于对所述寄存处理的结果数据进行对比处理和统计分析处理，以得到所述作业审批信息。

进一步，所述作业数据存储终端对所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行同步存储处理的过程中，还包括：判断所述目标对象对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息是否规范；

步骤1：根据公式(1)确定当前所述目标对象对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息得格式规范值a；

其中，m表示所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息的规范指标的总数；j表示m个规范指标中的第j个规范指标；wj表示第j个规范指标的规范修正因子；wj+1表示第j+1个规范指标的规范修正因子；wj-1表示第j-1个规范指标的规范修正因子；χj表示第j个规范指标的规范偏移量；

步骤2：判断所述步骤1所确定的格式规范值a是否在预设规范范围内，若是，基于预先建立好的标准分类模型，对所述格式规范值a对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行分类处理，并根据公式(2)对分类处理后的分类值进行修正处理，获得分类修正值b；

其中，exp表示以自然常数e为底的指数函数；n表示所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息对应的作业科目的总数；i表示n个作业科目中的第i个作业科目；δi表示第i个作业科目的修正值；φ表示所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息的修正值；zi表示第i个作业科目的分类值；p(ci)表示第i个作业科目对应的作业信息在所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息中的位置ci处的位置熵值；max()表示函数p(ci)中的最大值；

步骤3：根据公式(3)判断所述步骤2所获得的分类修正值b是否大于标准修正值

其中，s表示分类修正值的判断结果；

当s＝1时，判定当前所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息规范，并将所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息存储到作业数据存储终端；

当s＝0时，判定所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息不规范，并根据步骤1-3，对下一所述目标对象对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行判断。

相比于现有技术，该学生作业自动记录系统通过设置作业撰写终端、作业数据存储终端、作业数据加工终端和作业数据审批终端来同步记录学生对应的作业撰写数据和作业撰写状态信息，从而便于全面地和及时地获取和记录学生在作业撰写过程中的相关撰写信息，以便于对学成的作业完成情况进行综合的评价；此外，该学生作业自动记录系统还能够将获取记录得到的作业撰写数据和作业撰写状态信息进行加工转换以得到相应的数值化数据，以便于作为对学生撰写完成作业进行相应的评判处理，从而得到相应于的作业审批信息，可见该学生作业自动记录系统能够根据记录得到的作业撰写数据和作业撰写状态信息相应的作业审批操作，从而提高对学生完成作业状态的评判全面性和准确性。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。

图1为本发明提供的一种学生作业自动记录系统的结构示意图。

图2为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业撰写终端的结构示意图。

图3为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业数据存储终端的结构示意图。

图4为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业数据加工终端的结构示意图。

图5为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业数据审批终端的结构示意图。

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。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。

参阅图1，为本发明实施例提供的一种学生作业自动记录系统的结构示意图。该学生作业自动记录系统包括作业撰写终端、作业数据存储终端、作业数据加工终端和作业数据审批终端；其中，

该作业撰写终端用于获取目标对象在作业撰写过程中对应的作业撰写数据和/或作业撰写状态信息；

该作业数据存储终端用于对该作业撰写数据和/或该作业撰写状态信息进行同步存储处理；

该作业数据加工终端用于该作业撰写数据和/或该作业撰写状态信息进行加工转换处理，以获得数值化作业撰写相关数据；

该作业数据审批终端用于对该数值化作业撰写相关数据进行评判处理，以获得对应的作业审批信息。

参阅图2，为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业撰写终端的结构示意图。该作业撰写终端包括作业撰写登录认证模块、作业撰写分配模块、作业撰写数据提取模块和作业撰写状态监控模块；其中，

该作业撰写登录认证模块用于对目标对象的身份和/或作业撰写动作进行登录认证处理，以确定该目标对象的身份和/或作业撰写动作的合法性；

该作业撰写分配模块用于根据该登录认证处理的结果，进行相应的作业撰写分配处理，以设定与该目标对象匹配的作业撰写任务；

该作业撰写数据提取模块用于提取作业撰写过程中对应的作业撰写文本数据、音频数据和视频数据中的至少一者；

该作业撰写状态监控模块用于获取关于该目标对象在作业撰写过程中的动作信息和/或声音信息。

优选地，该作业撰写登录认证模块包括生物信息认证子模块和签名撰写动态信息认证子模块；其中，

该生物信息认证子模块用于对目标对象的身份进行登录认证处理；

该动态信息认证子模块用于对目标对象在作业撰写过程中的签名撰写动作信息进行登录认证处理。

优选地，该作业撰写分配模块包括作业门科确定子模块、作业难度等级确定子模块、作业分配量确定子模块和作业撰写任务分配子模块；其中，

该作业门科确定子模块、该作业难度等级确定子模块和该作业分配量确定子模块用于根据该登录认证处理的结果，分别确定待分配作业的门科信息、难度信息和分配量信息；

该作业撰写任务分配子模块用于根据该门科信息、该难度信息和该分配量信息，设定与该目标对象匹配的作业撰写任务。

参阅图3，为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业数据存储终端的结构示意图。该作业数据存储终端包括作业数据预处理模块、数据协同处理模块和数据配对存储模块；其中，

该作业数据预处理模块用于对该作业撰写数据或者该作业撰写状态信息进行降噪处理和压缩处理；

该数据协同处理模块用于对该作业撰写数据和该作业撰写状态进行关于作业撰写时序的协同匹配处理，以获得作业撰写数据-作业撰写状态信息协同数据集合；

该数据配对存储模块用于将该作业撰写数据-作业撰写状态信息协同数据集合，按照该作业撰写时序进行同步存储处理。

参阅图4，为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业数据加工终端的结构示意图。该作业数据加工终端包括作业撰写数据特征提取模块、作业撰写状态信息特征提取模块和数值化转换模块；其中，

该作业撰写数据特征提取模块用于从该作业撰写数据中提取关于目标对象在作业撰写过程中对应的作业答案字符特征；

该作业撰写状态信息特征提取模块用于从该作业撰写状态信息中提取关于目标对象在作业撰写过程中对应的作业撰写动作和/或音频特征；

该数值化转换模块用于将该作业答案字符特征和该作业撰写动作和/或音频特征中的至少一者转为可直接作为神经网络模型的输入数据的数值化作业撰写相关数据。

参阅图5，为本发明提供的一种学生作业自动记录系统中作业数据审批终端的结构示意图。该作业数据审批终端包括神经网络模型计算模块、历史计算结果寄存模块和作业审批信息确定模块；其中，

该神经网络模型计算模块用于对该数值化作业撰写相关数据进行关于预设作业审批神经网络模型的评判处理；

该历史计算结果寄存模块用于对关于目标对象的历史作业撰写的该评判处理的结果进行寄存处理；

该作业审批信息确定模块用于对该寄存处理的结果数据进行对比处理和统计分析处理，以得到该作业审批信息。

从该实施例的内容可知，该学生作业自动记录系统通过设置作业撰写终端、作业数据存储终端、作业数据加工终端和作业数据审批终端来同步记录学生对应的作业撰写数据和作业撰写状态信息，从而便于全面地和及时地获取和记录学生在作业撰写过程中的相关撰写信息，以便于对学成的作业完成情况进行综合的评价；此外，该学生作业自动记录系统还能够将获取记录得到的作业撰写数据和作业撰写状态信息进行加工转换以得到相应的数值化数据，以便于作为对学生撰写完成作业进行相应的评判处理，从而得到相应于的作业审批信息，可见该学生作业自动记录系统能够根据记录得到的作业撰写数据和作业撰写状态信息相应的作业审批操作，从而提高对学生完成作业状态的评判全面性和准确性。

优选地，所述作业数据存储终端对所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行同步存储处理的过程中，还包括：判断所述目标对象对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息是否规范；

步骤1：根据公式(1)确定当前所述目标对象对应的所述作业撰写数

据和/或所述作业撰写状态信息得格式规范值a；

其中，m表示所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息的规范指标的总数；j表示m个规范指标中的第j个规范指标；wj表示第j个规范指标的规范修正因子；wj+1表示第j+1个规范指标的规范修正因子；wj-1表示第j-1个规范指标的规范修正因子；χj表示第j个规范指标的规范偏移量；

步骤2：判断所述步骤1所确定的格式规范值a是否在预设规范范围内，若是，基于预先建立好的标准分类模型，对所述格式规范值a对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行分类处理，并根据公式(2)对分类处理后的分类值进行修正处理，获得分类修正值b；

其中，exp表示以自然常数e为底的指数函数；n表示所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息对应的作业科目的总数；i表示n个作业科目中的第i个作业科目；δi表示第i个作业科目的修正值；φ表示所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息的修正值；zi表示第i个作业科目的分类值；p(ci)表示第i个作业科目对应的作业信息在所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息中的位置ci处的位置熵值；max()表示函数p(ci)中的最大值；

其中，φ的取值范围一般为0到1；

步骤3：根据公式(3)判断所述步骤2所获得的分类修正值b是否大于标准修正值

其中，s表示分类修正值的判断结果；

当s＝1时，判定当前所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息规范，并将所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息存储到作业数据存储终端；

当s＝0时，判定所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息不规范，并根据步骤1-3，对下一所述目标对象对应的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息进行判断。

上述技术方法的有益效果是：通过公式(1)判断作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息的格式规范值，便于有效的提高目标对象的撰写标准，通过公式(2)对分类值进行修正，提高获取作业科目对应的作业信息的有效范围，通过格式规范和判断结果，不仅便于获取有效的所述作业撰写数据和/或所述作业撰写状态信息，还能使得作业数据存储终端进行有效存储，进一步提高其的有效存储空间。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。