一种spoc平台中平时成绩的统计处理方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明属于移动在线教学的数据交互领域，具体涉及一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法及系统。
【背景技术】
[0002]SPOC作为小型私有网络课程(Small Private Online Course)的缩写，是美国伯克利大学Armando Fox教授的发明，通常SPOC的学生人数在十几人到数百人之间，不会上千。Fox教授认为慕课资源如果用作学校平台教学的补充而不是代替，将会提升教师在教学中的价值，促进学生积极思考，有利于学生掌握所学，并保持学习的兴趣。注意这里Fox教授所谈到的SPOC模式与以往的混合教学模式是一回事，只不过当初的混合教学模式使用的是授课教师在学校的网络平台上放置的资源，或者推荐引用互联网资源，因为不是慕课课程资源，可能缺乏短小视频随时随地可学、系统自动判题的优越性。
[0003]SPOC对于慕课平台提供商如edX Xoursera来说可以带来一种新的赢利模式，即慕课开课老师可以授权某学校使用其课程材料进行对其学校学生的SP0C。为了支持这样的应用，慕课平台商都设计了 SPOC系统。最简单的SPOC系统是复制慕课课程，只为有限的学生服务，即课程授权方式。但也有一些SPOC系统是在慕课平台上套SP0C，也就是说SPOC的学生可以参与慕课的讨论，但是有自己额外的学习任务和自己的私密讨论区。
[0004]相对于慕课来说，SPOC可以用于专业教育，用在线课程的优势满足小规模、有特殊要求人群的需要，也许还可以有一定的收入回报。对于众多高校来说，SPOC就是使用慕课资源开展翻转平台，在提供灵活性和有效性的同时，为学生带来纯慕课所缺失的完整的教育体验，包括师生的亲密接触。对于希望用大数据研究提升教学质量的研究人员来说，SPOC可能会比慕课更精准地提供有价值的研究数据。
[0005]目前的SPOC平台中，课程尚未统一，多数专业课讲课、出考卷、改考卷、定成绩为同一教师，成绩的记载随意性较为严重。平时成绩的介入大面积提高了总评成绩及格率是普遍现象，但是如果缺乏对平时成绩全面记载、量化纲分的刚性要求，也没有针对不同课程的具体可行的操作方法，甚至没有设计出一个合理记载不同项目平时成绩及其换算的表格，则很难进行核查。因此，针对SPOC平台而言，亟需开发一种平时成绩的统计处理方法，实现SPOC平台中成绩数据库的动态构建。
【发明内容】
[0006]本发明的目的是加强对成绩数据的过程管理，实现用户在平台上学习过程中产生的任务数据的自动化评价，使成绩数据库实现连续的动态更新，并提供一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法及系统。
[0007]为实现上述目的，本发明采用如下技术方案:
[0008]—种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法，包括以下步骤:
[0009]S1:学生终端或教师终端向服务器发送任务完成数据，并由服务器接收并处理得到目标学生终端的成绩数据；
[0010]S2:教师终端向服务器发送平时成绩加权统计方法指令，服务器根据接收到的指令调用存储的任务完成数据进行加权计算，得到每个学生终端的加权平时成绩，并进行存储；
[0011]S3:教师终端或学生终端向服务器发送查询信号，服务器根据接收到的查询信号调取查询信号所涉及的成绩数据发送给教师终端或学生终端。
[0012]作为优选，所述的成绩数据分为任务型、竞争型、附加型三类，
[0013]各部分的计算方法具体为:
[0014]任务型:Al =NA1/MA*SA;其中Al表示目标学生终端的任务型成绩，NAl表示目标学生终端的任务参与次数，SA表示任务型成绩总分，MA表示任务总次数；
[0015]竞赛型:B1 = NB1/MB*SB*H1+(1/NB2)/MB*SB*H2;其中BI表示目标学生终端的竞赛成绩,NBl表示目标学生终端的竞赛任务完成参与次数，NB2表示目标学生终端的竞赛排名，Hl和H2均表示成绩统计系数且H1+H2 = I，SB表示竞赛型成绩总分，MB表示竞赛总次数；
[0016]附加型:Cl=L*NC1，其中Cl表示目标学生终端的附加成绩，L表示附加分系数，NCl表示作业提交次数。
[0017]作为优选，所述的步骤S2中，平时成绩加权统计方法指令包括平时成绩组成结构、权重，其中竞争型的分数根据线性或者标准分的方式计算。
[0018]作为优选，所述的服务器不断处理并保存各学习终端的上传的成绩数据，任务型成绩数据在收到学生终端提交的任务完成数据后进行统计分析，竞赛型成绩数据在收到查询信号时进行统计，并更新成绩。
[0019]作为进一步优选，竞赛型成绩数据更新时:每次更新仅统计处理前一次查询和后一次查询中间新增的成绩数据，将新增的成绩叠加到前一次查询后统计处理得到的成绩中。
[0020]作为优选，所述的服务器收到查询信号时，将目标学生终端的平时成绩中的成绩组成分量进行可视化显示，各成绩组成分量以曲线图形式反馈给发送查询信号的终端。
[0021]作为优选，所述的服务器收到查询信号时，将目标时段内目标学生终端的平时成绩作为反馈数据发送给发送查询信号的终端。
[0022]基于上述方法，本发明还可提供一种SPOC平台中平时成绩的统计处理系统，包括学生终端、服务器和教师终端；
[0023]所述的学生终端用于向服务器发送任务完成数据；向服务器发送查询信号，并接收服务器反馈的查询信号所涉及的成绩数据；
[0024]所述的服务器用于接收学生终端或教师终端发送的任务完成数据，并处理得到目标学生终端的成绩数据;接收教师终端发送的平时成绩加权统计方法指令，根据接收到的指令调用存储的任务完成数据进行加权计算，得到每个学生终端的加权平时成绩，并进行存储;接收教师终端或学生终端发送的查询信号，根据接收到的查询信号调取查询信号所涉及的成绩数据发送给教师终端或学生终端;实时处理并保存各学习终端的上传的成绩数据，任务型成绩数据在收到学生终端提交的任务完成数据后进行统计分析，竞赛型成绩数据在收到查询信号时进行统计，并更新成绩;接收查询信号后，将目标学生终端的平时成绩中的成绩组成分量进行可视化显示，各成绩组成分量以曲线图形式反馈给发送查询信号的终端或将目标时段内目标学生终端的平时成绩作为反馈数据发送给发送查询信号的终端；
[0025]所述的教师终端用于向服务器发送任务完成数据、平时成绩加权统计方法指令或查询信号;接收服务器发送的查询信号所涉及的反馈数据。
[0026]本发明的相对于现有技术而言，能够从多维度实现对SPOC平台中多源成绩数据的统计处理，形成实时更新的成绩数据库的构建。本方法改变了传统的平台数据交互过程中，任务数据无法实施转化为成绩数据，直观展现学习成果的缺陷。本发明的方法有利于加强过程管理，分散教学难点，多维度展示用户的学习状态，实现智能管理，开拓新颖的教与学模式，突破传统教与学的局限性。另外，通过合理设计两次查询请求中间的成绩数据处理状态，大大提高了平台查询效率，并节省服务器处理量，防止服务器长期高负荷运行。
[0027]本发明的统计处理方法，已经被实际课程使用证明是切实可行的，契合当下教师与学生对新颖教与学的需求。
【附图说明】
[0028]图1是平时成绩分类框图；
【具体实施方式】
[0029]为了便于本领域一般技术人员理解和实现本发明，现结合附图进一步说明本发明的技术方案，给出一种本发明所述方法的【具体实施方式】。
[0030]下述的本【具体实施方式】中，服务器现采用新浪云服务器。通过在新浪云端部署代码和数据库实现功能，通过微信公众号提供的二次开发功能将公众号和新浪云端服务通过URL链接起来，实现在微信端调用新浪云端功能。采用新浪云+微信公众号的开发模式，开发周期短、添加删除功能简单、开发成本低、管理成本低、资源利用率高。
[0031]学生终端现采用的是安装有微信的手机，用户可通过关注相应微信公众号即可使用部署在新浪云端的功能。
[0032]教师终端主要是PC端，直接通过网页访问新浪云服务器域名进行管理和控制。教师终端可以基于移动手机使用微信订阅号的形式实现，服务器终端我们使用新浪云计算平台。下面详细阐述本实施方式的技术方案:
[0033]一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法，包括以下步骤:
[0034]S1:学生终端或教师终端向服务器发送任务完成数据，并由服务器接收并处理得到目标学生终端的成绩数据；
[0035]S2:教师终端向服务器发送平时成绩加权统计方法指令，服务器根据接收到的指令调用存储的任务完成数据进行加权计算，得到每个学生终端的加权平时成绩，并进行存储；
[0036]S3:教师终端或学生终端向服务器发送查询信号，服务器根据接收到的查询信号调取查询信号所涉及的成绩数据发送给教师终端或学生终端。
[0037]如图1所示，本实施方式中，成绩数据分为任务型、竞争型、附加型三类。各部分的计算方法具体为:
[0038]任务型:Al =NA1/MA*SA;其中Al表示目标学生终端的任务型成绩，NAl表示目标学生终端的任务参与次数，SA表示任务型成绩总分，MA表示任务总次数；
[0039]竞赛型:B1 = NB1/MB*SB*H1+(1/NB2)/MB*SB*H2;其中BI表示目标学生终端的竞赛成绩,NBl表示目标学生终端的竞赛任务完成参与次数，NB2表示目标学生终端的竞赛排名，Hl和H2均表示成绩统计系数且H1+H2 = I，SB表示竞赛型成绩总分，MB表示竞赛总次数；
[0040]附加型:Cl=L*NC1，其中Cl表示目标学生终端的附加成绩，L表示附加分系数，一般设置为5; NCl表示作业提交次数，如提交一次，则附加分为5*1 = 5分。
[0041]下面介绍本实施方式中的一种成绩数据组成结构，包括:
[0042]1.上课签到(签到次数作为任务分，少一次扣I分)；
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