[發明專利]基于云架構下的教學系統及決策方法

在審

• 申請號: 201811051620.2
• 申請日: 2018-09-10
• 公開（公告）號: CN109166372A
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 謝兆賢;王童;黃越;黃沈權;商宇凡;尤勝哲;柯志鴻
• 申請（專利權）人: 溫州大學
• 主分類號: G09B5/08
• 分類號: G09B5/08;H04L29/08
• 代理公司: 溫州金甌專利事務所(普通合伙) 33237
• 代理人: 陳暉

1.一種基于云架構下的教學案例決策方法，其特征在于：決策方法包括：

(1)對決策問題進行詳細的描述，包括該決策問題的目標、準則和子目標，以及該決策問題的可能產出及其目標；

(2)構建網絡，所述網絡由三部分組成，包括：SaaS層，包括該決策問題的目標、準則；PaaS層，包括該決策問題的子目標；IaaS層，包括該決策問題的可能產出及其目標；

(3)初始化元素，所述元素包括群種N、初始的速度V和位置P，所述群種N包括教學質量X₁、教學經濟成本X₂、和教學安全性X₃；所述速度V代表元素間的關系密切度；所述位置P為每個群種內部的起點的初始位置；

(4)對元素及其組成的元素組進行適應值評估；

(5)確定元素、元素組的歷史最優適應值；

(6)根據所得到的適應值數據建立并求解適應值矩陣；

(7)對每一控制準則的極限向量按照各準則權重進行加總，主要是對個可選方案的權重加總；

(8)根據各可選方案的權重值排序，計算每個案例的成本收益。

(9)根據各個案例的成本收益選出收益最大的案例作為優選案例。

2.根據權利要求1所述的基于云架構下的教學案例決策方法，其特征在于：構建網絡后，首先構建無權重超矩陣，元素之間通過兩兩比較、歸一化處理獲得；然后依次構建多個判斷矩陣，并對判斷矩陣進行歸一化處理，組成無權重超矩陣；其次在獲得無權重超矩陣對元素組進行組間的比較，并依各準則進行元素組之間的比較，并將獲得的各判斷矩陣歸一化，最后合并，再與無權重矩陣相乘，獲得權重矩陣。

3.根據權利要求2所述的基于云架構下的教學案例決策方法，其特征在于：所述無權重超矩陣的構建包括：根據矩陣標度定義進行元素之間的比較。

4.根據權利要求1所述的基于云架構下的教學案例決策方法，其特征在于：所述監測案例選評模塊第(4)、(5)步的所述適應值包括對于元素在元素組的適應值、元素組內部依賴適應值、元素組與元素組之間反饋關系適應值。

5.一種包括上述權利要求1、2、3或4所述的基于云架構下的教學案例決策方法的教學系統，其特征在于，包括：

課后學習案例模塊，所述課后學習案例模塊包括傳統型案例、小組分布型案例和人工智能輔助型案例；

監測案例選評模塊，所述監測案例選評模塊具有所述決策方法。

6.根據權利要求5所述的基于云架構下的教學系統，其特征在于：所述傳統型案例為一人對多人教學結合一人與多人共同學習模型，包括學習進度認證模塊。

7.根據權利要求5所述的基于云架構下的教學系統，其特征在于：所述小組分布型案例為一人對多組教學結合各組共同學習模型，包括學習進度認證模塊、計數模塊。

8.根據權利要求5所述的基于云架構下的教學系統，其特征在于：所述人工智能輔助型案例為一人對多人教學結合一人與個人AI共同學習模型，包括學習進度認證模塊、計數模塊和數據模塊。