一种学生表现数据分析系统及其分析方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种海量学生表现数据分析系统及其分析方法，属于计算机领域。
【背景技术】
[0002]现阶段几乎没有对学生表现数据分析的系统，传统的学生评价软件主要为教师主观评价，以及通过考试成绩评价等。但是，学生只能获得成绩，并不了解自己的知识薄弱点以及相比其他同学所不足的地方；即使学生接收到来自教师的评价，评价也仅仅为简单的短语或带有主观的评价，评价并不能客观的与其他同学相比较。
【发明内容】
[0003]发明目的:针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种学生表现数据分析系统及其分析方法，帮助学生有目的的学习。
[0004]技术方案:为了解决上述技术问题，本发明提出一种学生表现数据分析系统，包括输入模块、基础数据存储模块、结果数据存储模块和处理器；其中，
输入模块，用于录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况；
处理器，用于根据原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，进而分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况；基础数据存储模块，用于存储原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况；
结果数据存储模块，用于存储学生学习的薄弱环节和升学的预期情况。
[0005]所述学生表现数据分析系统还包括学生查询终端，所述学生查询终端与校园网或互联网连接，并通过校园网和/或互联网与处理器进行通讯。
[0006]所述学生查询终端为个人电脑。
[0007]所述学生查询终端为手持上网设备。
[0008]本发明还提出一种学生表现数据分析系统的分析方法，包括如下步骤:
1)通过输入模块录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况，并将录入的信息传送给基础数据存储模块；
2)基础数据存储模块对接收的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况进行存储，并将这些信息传送给处理器；
3)处理器根据接收的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况，并将学生学习的薄弱环节和升学的预期情况传送给结果数据存储模块；
4)学生查询时，处理器根据学生查询终端输入的查询信息，反馈结果数据。
[0009]所述原始评价数据包括每个学生的总分、总分排名、考试科目、各科总分和各科单项得分。
[0010]所述学生学习的薄弱环节的分析方法为:
1)根据学生的原始评价数据，计算各年级的各科总分和单项得分的统计结果，所述统计结果包括平均数和中位数；
2)根据原始评价数据的各科总分和其所在年级各科的统计结果，判断该生的薄弱科目，若学生某一科的总分低于该年级该科总分的统计结果，则其对应的科目为薄弱科目；
3)对学生各科的单项题目和知识点建立映射关系，并根据原始评价数据的单项得分和其所在年级各科单项得分的统计结果，判断该生的薄弱知识点，若学生某一科的某项得分低于该年级该科单项得分的统计结果，则其对应的知识点为薄弱知识点。
[0011]所述升学预期情况的分析方法为:
1)根据中考或高考的历年录取情况和对应学生的原始评价数据的总分与总分排名建立线性回归模型，得到排名区间和录取的中学或大学的一对多映射；
2)将原始评价数据的总分排名代入建立的线性回归模型中，预测升学情况。
[0012]有益效果:本发明采用上述技术方案，具有以下优点:
1、学生可以清楚直观的了解自己的优势以及劣势。
[0013]2、教师可以通过该软件了解自己所教班级或年级的优势与劣势。
[0014]3、学生可以通过该软件预测自己未来的表现情况。
【附图说明】
[0015]图1为本发明的学生表现数据分析系统的结构示意图；
图2为本发明的学生表现数据分析系统的分析方法流程图。
【具体实施方式】
[0016]下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
[0017]图1为本发明的学生表现数据分析系统的结构示意图，包括输入模块、基础数据存储模块、结果数据存储模块、处理器和学生查询终端；其中，输入模块用于录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况；处理器用于根据原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，进而分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况；基础数据存储模块用于存储原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况；结果数据存储模块用于存储学生学习的薄弱环节和升学的预期情况；学生查询终端与校园网或互联网连接，并通过校园网和/或互联网与处理器进行通讯；所述学生查询终端为个人电脑和/或手持上网设备。
[0018]图2为本发明的学生表现数据分析系统的分析方法流程图，包括如下步骤:
1)通过输入模块录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况，并将录入的信息传送给基础数据存储模块；所述原始评价数据包括每个学生的总分、总分排名、考试科目、各科总分和各科单项得分；
2)基础数据存储模块对接收的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况进行存储，并将这些信息传送给处理器； 3)处理器根据接收的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况，并将学生学习的薄弱环节和升学的预期情况传送给结果数据存储模块；
4)学生查询时，处理器根据学生查询终端输入的查询信息，反馈结果数据。
[0019]所述学生学习的薄弱环节的分析方法为:
1)根据学生的原始评价数据，计算各年级的各科总分和单项得分的统计结果，所述统计结果包括平均数和中位数；
2)根据原始评价数据的各科总分和其所在年级各科的统计结果，判断该生的薄弱科目，若学生某一科的总分低于该年级该科总分的统计结果，则其对应的科目为薄弱科目；
3)对学生各科的单项题目和知识点建立映射关系，并根据原始评价数据的单项得分和其所在年级各科单项得分的统计结果，判断该生的薄弱知识点，若学生某一科的某项得分低于该年级该科单项得分的统计结果，则其对应的知识点为薄弱知识点。
[0020]所述升学预期情况的分析方法为:
1)根据中考或高考的历年录取情况和对应学生的原始评价数据的总分与总分排名建立线性回归模型，得到排名区间和录取的中学或大学的一对多映射；
2)将原始评价数据的总分排名代入建立的线性回归模型中，预测升学情况。
【主权项】
1.一种学生表现数据分析系统，其特征在于，包括输入模块、基础数据存储模块、结果数据存储模块和处理器；其中， 输入模块，用于录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况； 处理器，用于根据原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，进而分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况； 基础数据存储模块，用于存储原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况； 结果数据存储模块，用于存储学生学习的薄弱环节和升学的预期情况。2.如权利要求1所述的学生表现数据分析系统，其特征在于，还包括学生查询终端，所述学生查询终端与校园网或互联网连接，并通过校园网和/或互联网与处理器进行通讯。3.如权利要求2所述的学生表现数据分析系统，其特征在于，所述学生查询终端为个人电脑。4.如权利要求2所述的学生表现数据分析系统，其特征在于，所述学生查询终端为手持上网设备。5.如权利要求1-4任意一项所述的学生表现数据分析系统的分析方法，其特征在于，包括如下步骤: 1)通过输入模块录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况，并将录入的信息传送给基础数据存储模块； 2)基础数据存储模块对接收的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况进行存储，并将这些信息传送给处理器； 3)处理器根据接收的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况，并将学生学习的薄弱环节和升学的预期情况传送给结果数据存储模块； 4)学生查询时，处理器根据学生查询终端输入的查询信息，反馈结果数据。6.如权利要求5所述的学生表现数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述原始评价数据包括每个学生的总分、总分排名、考试科目、各科总分和各科单项得分。7.如权利要求6所述的学生表现数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述学生学习的薄弱环节的分析方法为: 1)根据学生的原始评价数据，计算各年级的各科总分和单项得分的统计结果，所述统计结果包括平均数和中位数； 2)根据原始评价数据的各科总分和其所在年级各科的统计结果，判断该生的薄弱科目，若学生某一科的总分低于该年级该科总分的统计结果，则其对应的科目为薄弱科目； 3)对学生各科的单项题目和知识点建立映射关系，并根据原始评价数据的单项得分和其所在年级各科单项得分的统计结果，判断该生的薄弱知识点，若学生某一科的某项得分低于该年级该科单项得分的统计结果，则其对应的知识点为薄弱知识点。8.如权利要求6所述的学生表现数据分析系统的分析方法，其特征在于，所述升学预期情况的分析方法为: I)根据中考或高考的历年录取情况和对应学生的原始评价数据的总分与总分排名建立线性回归模型，得到排名区间和录取的中学或大学的一对多映射；2)将原始评价数据的总分排名代入建立的线性回归模型中，预测升学情况。
【专利摘要】本发明公开了一种学生表现数据分析系统，包括输入模块、基础数据存储模块、结果数据存储模块和处理器；其中，输入模块用于录入每个学生的原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况；处理器用于根据原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况生成课程分析模型和升学预测模型，进而分析每个学生学习的薄弱环节和升学的预期情况；基础数据存储模块用于存储原始评价数据、学生学习的知识点、中考或高考的历年录取情况；结果数据存储模块用于存储学生学习的薄弱环节和升学的预期情况。本发明还公开了该系统的分析方法。采用本发明教师可以了解所教班级或年级的优势与劣势；学生可以了解自己的优势与劣势，并预测自己未来升学情况。
【IPC分类】G06Q50/20
【公开号】CN105139313
【申请号】CN201510514901
【发明人】张枭翼
【申请人】南京势行软件开发有限公司
【公开日】2015年12月9日
【申请日】2015年8月20日