大学申请机会最优化教育咨询系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种维护、转换和利用教育咨询业务数据的教育咨询系统，一种个人 化教育咨询系统，特别是涉及一种利用统计分析结果作为制定申请决策的指标的教育咨询 系统。
【背景技术】
[0002] 教育并非起始和终止于备考课程、辅导和大学申请，教育是数年的学术和个人发 展的累积。教育咨询业务可提供个人化的学术建议、课外活动（EA)和实习发展的计划、一 对一的辅导以及优质大学的申请咨询。申请美国大学的结果一直被认为是一个无法预料、 模糊不清的过程。太多的家长、学生甚至觉得申请结果根本是"随机的"。我们长时期以来 观察、记录、并且分析申请结果，发现申请的结果其实是可以预期和优化的！教育顾问/咨 询师除了可以提供个人化的升学辅导、课外活动和实习的规划、一对一课业辅导、以及顶尖 大学的申请辅导，还可以利用"大学申请机会优化器（CollegeAdmissionOptimizer)"使 申请结果最优化，大学申请机会优化器把复杂的大学申请过程简化成精确的科学。
[0003] 在个人化教育咨询业务中，不同的员工可以进行不同的教育任务。例如，教育顾 问/咨询师需要用资料库保存每个学生的GPA(学校平均成绩GradePointAverage)、SAT 或ACT、荣誉获奖以及课外活动（EA)和实习的数据，需要对学生进行面谈并根据学生的资 料完成战略性的定位结果，确定辅导需求，监控课程进度，选择学校并核查申请状态。课程 老师需要保存其学生名册、课程、课题和教学时间的记录。机构管理者需要管理教室、资金， 并准备调用日志报告、市场和销售报告以及每个客户的合同管理等等。人力资源人员支持 整个公司的招聘、培训并确定奖励。销售和市场人员负责新产品的开发、研究客户的问题以 确定下一个新的重点和广告的定位。系统工程师实施数据归总，系统维护，新功能开发及执 行，并基于来自公司内每个不同的角色和部门的所有系统需求进行权限控制和对数据进行 资料显示。
[0004] 传统的教育咨询系统可帮助教育顾问/咨询师核查学生分数（SAT、GPA、荣誉和学 校成绩等）并为他们的学生选择学校。然而，这些工具不能执行个人化学术咨询，例如个人 面谈（会面）以及为特定的学生制定其大学申请论文的战略性定位意见。这些传统咨询系 统不会基于学生的独特兴趣执行课外活动分析；它们不会提供录取机会分析，并且它们不 会基于学生当前的条件进行判断从而使得学生了解其需要在哪个领域上进行提升。因此， 这种教育咨询业务需要一种具有有效数据分析和管理功能的系统，其应用便于教育顾问、 辅导员、管理者、家长、老师、系统工程师和学生之间的交流，并能确保数据有效地共享、更 新和传递。
【发明内容】
[0005] 本发明旨在克服传统咨询系统中的上述缺陷，提供一种用于教育咨询公司中的个 人化教育咨询系统。该教育咨询系统是一种数据管理系统，其被设计为根据每个客户的独 特需求进行客户定制。该教育咨询系统基于学生的性格和个人化需求生成课外活动（简称EA)计划、执行实习发展计划、一对一辅导、个人化诊断和优秀大学申请咨询。
[0006] 本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：大学申请机会最优化教育咨询系 统，包括与连接网络、并且提供使用者操作界面的计算机，一个或多个应用服务器，和数据 库及数据库服务器，其特征在于还包括：
[0007] (1)战略性定位意见模块，存储由教育顾问在与学生面谈后制定的战略性定位意 见；
[0008] (2)学生头脑风暴文件模块，存储教育顾问汇整该学生的战略性定位意见而形成 的头脑风暴文件；
[0009] (3)学生资料模块，存储该学生的学术数据、课外活动数据、标准化测试数据以及 目标学校等级；
[0010] (4)诊断预测报告模块，以该学生资料模块中存储的数据为基础，生成诊断预测报 告，其中诊断预测报告模块需要收集学生的学术数据、课外活动（EA)数据和标准化测试数 据，其中课外活动的分数，即EA分数的计算方法如下：
[0011]EA分数=所有（EA参数XEA项目个数）的总和/EA项目的总数；
[0012] (5)录取机会最优化分析模块，也是"大学申请机会优化器"的所在模块；该模块 根据逻辑回归统计模式（LogisticRegressionStatisticsModel)计算每一个学校录取 的可能性，并存储该学生所选择的每一所学校的录取可能性；并可通过更改录取元素数值 查看录取元素数值必须达到什么条件才能使录取机会大幅增加；
[0013] (6)学生申请学校列表即申请状况模块，存储所有学校的申请资料及追踪申请状 态。
[0014] 其中，所述学术数据包括GPA，荣誉课程（AP/Hornor)，A-G科目；
[0015] 所述标准化测试数据包括AP成绩，SAT或ACT成绩，和SAT学科测试（SAT SUBJECT)考试成绩；
[0016] 所述课外活动数据包括EA类别及课外活动时间数，其中EA参数可参见下表1，
[0017] 表 1
[0018]
【主权项】
1. 大学申请机会最优化教育咨询系统，包括与连接网络、并且提供使用者操作界面的 计算机，一个或多个应用服务器，和数据库及数据库服务器，其特征在于还包括： (1) 战略性定位意见模块，存储由教育顾问在与学生面谈后制定的战略性定位意见； (2) 学生头脑风暴文件模块，存储教育顾问汇整该学生的战略性定位意见而形成的头 脑风暴文件； (3) 学生资料模块，存储该学生的学术数据、课外活动数据、标准化测试数据以及目标 学校等级； (4) 诊断预测报告模块，以该学生资料模块中存储的数据为基础，生成诊断预测报告， 其中诊断预测报告模块需要收集学生的学术数据、课外活动（EA)数据和标准化测试数据， 其中课外活动的分数，即EA分数的计算方法如下： EA分数=所有（EA参数xEA项目个数）的总和/EA项目的总数； (5) 录取机会最优化分析模块，也是"大学申请机会优化器"的所在模块；该模块根据 逻辑回归统计模式（LogisticRegressionStatisticsModel)计算每一个学校录取的可 能性，并存储该学生所选择的每一所学校的录取可能性；并可通过更改录取元素数值查看 录取元素数值必须达到什么条件才能使录取机会大幅增加； (6) 学生申请学校列表即申请状况模块，存储所有学校的申请资料及追踪申请状态。
2. 如权利要求1所述的大学申请机会最优化教育咨询系统，其特征在于：所述学术数 据包括GPA，荣誉课程（AP/H〇rn〇r)，A-G科目； 所述标准化测试数据包括AP成绩，SAT或ACT成绩，和SAT学科测试（SATSUBJECT)考 试成绩； 所述课外活动数据包括EA类别及课外活动时间数，其中EA参数可参见下表1， 表1
每一级目标学校的学术数据、课外活动数据和标准化测试数据要求如表2所示， 表2
其中目标学校等级包括第一级：GPA等于3. 85或以上，第二级：GPA等于3. 75或以上， 第三级：GPA等于3. 65或以上，第四级：GPA等于3. 5或以上，3. 5以下为其它。
3. 如权利要求1所述的大学申请机会最优化教育咨询系统，其特征在于：所述逻辑回 归统计模式（LogisticRegressionStatisticsModel)的录取元素数值包括A-G课程，荣 誉/AP课程，SAT-般项目（SATI)成绩，SAT特殊科目（SATII)评分，课外活动（EA)小 时，UC-GPA，进步趋势，获奖，领导力，以及非UCGPA;其中对于进步趋势，领导力以及获奖的 数据，参见下表3， 表3
4. 如权利要求3所述的大学申请机会最优化教育咨询系统，其特征在于：所述大 学申请机会优化器计算录取机会的步骤是用逻辑回归统计模式（LogisticRegression StatisticsModel)，其公式如下：
Sch〇〇li(&iq，i，&i2，.......&ln) School2 -(a20，a21，a22，.......a2n) School3 -(a30，a31，a32，.......a3n) Schooln=(an0,anl，a^，.......am); Student^(XX12,.......Xln) Student2=(X21，X22,.......X2n) Studentn= (Xnl，Xn2,.......Xm)； 其中P是录取机率，a是每一个学校不同的参数，X是每一位学生的不同因素，n是学校 和学生序数，为大于0的自然数，该a和X的各个数值均通过统计多年的各个学校的录取数 据得到。
【专利摘要】一种大学申请机会最优化教育咨询系统，包括计算机，一个或多个应用服务器，和数据库及数据库服务器，还包括战略性定位意见模块，学生头脑风暴文件模块，学生资料模块，诊断预测报告模块，录取机会最优化分析模块，和学生申请学校列表即申请状况模块。其中特别运用逻辑回归统计分析模型(Logistic？Regression？Statistics？Model)发展出大学申请机会优化器，针对特定的学校预测学生录取的可能性，并可给予学生建议在有限的时间内，最该努力冲刺的项目。该个人化教育咨询系统，不但能够使教育顾问获得关于学生的透彻且个人的理解，并为该学生提供定制指导。采取量化录取元素，由以往录取结果来分析及预测学生针对特定学校的录取机会，提供学生建设性的意见，从而优化大学申请的机会。
【IPC分类】G06Q50-20
【公开号】CN104574234
【申请号】CN201410668737
【发明人】马振翼, 魏崇舜
【申请人】星腾科留学股份有限公司
【公开日】2015年4月29日
【申请日】2014年11月16日