[發明專利]一種課程推薦方法及系統在審
| 申請號: | 201710213226.3 | 申請日: | 2017-04-01 |
| 公開(公告)號: | CN106875309A | 公開(公告)日: | 2017-06-20 |
| 發明(設計)人: | 方婷;何章騰;李斌;何燕武;劉曉薇 | 申請(專利權)人: | 福建云課堂教育科技有限公司 |
| 主分類號: | G06Q50/20 | 分類號: | G06Q50/20;G06F17/30 |
| 代理公司: | 福州科揚專利事務所35001 | 代理人: | 羅立君 |
| 地址: | 350000 福建省福州市倉山區蓋山*** | 國省代碼: | 福建;35 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 課程 推薦 方法 系統 | ||
1.一種課程推薦方法,其特征在于,包含以下步驟:
建立授課教師池,按授課課程進修歸類,在同一授課課程下按設定成績區間標準進行區分歸類;
設置教師動態評分機制,每一位參與課程的學生對授課教師進行評分,統計每一位教師的評分,并在設定時間間隔更新評分;
接收輸入的學生信息,所述學生信息包含:姓名、年級、各課程歷史成績、性別;
根據年級信息進行檢索,生成各必要課程的排列統計;
根據各課程歷史成績,從教師池中檢索出各必要課程的授課教師的組合;
根據性別,從檢索出的授課教師的組合中篩選出該性別學生評分最高的授課教師,并根據評分高低排序;
生成課程推薦表,包含所有必要課程,并包含每一課程的授課教師推薦;
接收課程推薦表并顯示。
2.根據權利要求1所述的一種課程推薦方法,其特征在于,所述學生信息還包含:附加信息,附加信息為:興趣選項、性格選項。
3.根據權利要求1或2所述的一種課程推薦方法,其特征在于,進一步包含:
根據輸入的學生信息,尋找匹配對象,根據學生信息相似度的高地進行評分。
4.根據權利要求2或3所述的一種課程推薦方法,其特征在于,還包含:將學生信息相似度評分較高的學生信息進行相互推薦。
5.一種課程推薦系統,其特征在于,包含:中央服務器、操作終端;
中央服務器,進一步包含:
教師管理模塊,建立授課教師池,按授課課程進修歸類,在同一授課課程下按設定成績區間標準進行區分歸類;
教師評分模塊,設置教師動態評分機制,每一位參與課程的學生對授課教師進行評分,統計每一位教師的評分,并在設定時間間隔更新評分;
收發模塊,接收操作終端發送的學生信息,所述學生信息包含:姓名、年級、各課程歷史成績、性別;
第一檢索模塊,根據年級信息進行檢索,生成各必要課程的排列統計;
第二檢索模塊,根據各課程歷史成績,從教師池中檢索出各必要課程的授課教師的組合;
排序模塊,根據性別,從第二檢索模塊檢索出的授課教師的組合中篩選出該性別學生評分最高的授課教師,并根據評分高低排序;
推薦表生成模塊,將第一檢索模塊和排序模塊的數據進行集合生成課程推薦表,包含所有必要課程,并包含每一課程的授課教師推薦,并交由收發模塊發送至所述操作終端;
操作終端,包含通信模塊、操作顯示模塊;其中
通信模塊,將輸入的學生信息發送至所述中央服務器的收發模塊;接受所述收發模塊發送的課程推薦表;
操作顯示模塊,輸入學生信息,顯示課程推薦表。
6.根據權利要求5所述的一種課程推薦系統,其特征在于,所述學生信息還包含:附加信息,附加信息為:興趣選項、性格選項。
7.根據權利要求6所述的一種課程推薦系統,其特征在于,所述中央服務器還包含:
評分模塊,根據輸入的學生信息,在相同年級的學生中尋找匹配對象,根據學生信息相似度的高地進行評分。
8.根據權利要求7所述的一種課程推薦系統,其特征在于,所述中央服務器還包含:
推薦模塊,按學生信息相似度評分進行分組,將分組內的學生信息相似度評分較高的學生信息進行相互推薦。
9.一種課程推薦服務器,其特征在于,包含:
教師管理模塊,建立授課教師池,按授課課程進修歸類,在同一授課課程下按設定成績區間標準進行區分歸類;
教師評分模塊,設置教師動態評分機制,每一位參與課程的學生對授課教師進行評分,統計每一位教師的評分,并在設定時間間隔更新評分;
收發模塊,接收學生信息,所述學生信息包含:姓名、年級、各課程歷史成績、性別;
第一檢索模塊,根據年級信息進行檢索,生成各必要課程的排列統計;
第二檢索模塊,根據各課程歷史成績,從教師池中檢索出各必要課程的授課教師的組合;
排序模塊,根據性別,從第二檢索模塊檢索出的授課教師的組合中篩選出該性別學生評分最高的授課教師,并根據評分高低排序;
推薦表生成模塊,將第一檢索模塊和排序模塊的數據進行集合生成課程推薦表,包含所有必要課程,并包含每一課程的授課教師推薦。
10.根據權利要求9所述的一種課程推薦服務器,其特征在于,還包含:
評分模塊,根據輸入的學生信息,在相同年級的學生中尋找匹配對象,根據學生信息相似度的高地進行評分;
推薦模塊,按學生信息相似度評分進行分組,將分組內的學生信息相似度評分較高的學生信息進行相互推薦。
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