[發明專利]一種基于大數據和云計算的在線教育處理方法及系統

在審

• 申請號: 202210381873.6
• 申請日: 2022-04-12
• 公開（公告）號: CN114677252A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 吳思婷
• 申請（專利權）人: 南陽宏月教育咨詢有限公司
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20;G06Q10/06;G06F16/953;G06F17/18;G09B5/14
• 代理公司: 北京和信華成知識產權代理事務所(普通合伙) 11390
• 代理人: 李漫

1.一種基于大數據和云計算的在線教育處理系統，其特征在于，包括信息采集模塊、課程整理模塊、課程檢索模塊和課程優化模塊；

所述信息采集模塊用于采集在線教育平臺中各個網絡課程的歷史購買記錄，并將采集的歷史購買記錄上傳至信息分析模塊；所述信息分析模塊用于接收網絡課程的歷史購買記錄并對網絡課程的交易吸引系數GY進行分析，得到交易吸引系數序列；

所述課程整理模塊用于采集每個學習周期內網絡課程的成績信息，并將成績信息傳輸至課程分析模塊；所述課程分析模塊用于對成績信息進行綜合分析得到每個學習周期內對應網絡課程的教學值GXi，并根據教學值GXi對網絡課程的教學吸引系數進行評估，得到教學吸引系數序列；

所述課程檢索模塊用于學生輸入檢索信息至在線教育平臺進行檢索，得到若干個網絡課程；所述課程檢索模塊與課程優化模塊相連接，所述課程優化模塊用于根據交易吸引系數序列和教學吸引系數序列對檢索得到的網絡課程進行評估，得到網絡課程的學習優化序列；

所述課程優化模塊用于將網絡課程的學習優化序列發送至課程展示模塊，為學生選擇網絡課程提供參考。

2.根據權利要求1所述的一種基于大數據和云計算的在線教育處理系統，其特征在于，所述課程優化模塊的具體評估過程為：

獲取檢索結果對應的若干個網絡課程；

根據網絡課程名稱自動從交易吸引系數序列和教學吸引系數序列中調取該網絡課程離當前時刻最近的交易吸引系數GYt和教學吸引系數GQt；

利用公式JZ＝GYt×r1+GQt×r2計算得到對應網絡課程的學習評估系數JZ，其中r1、r2為系數因子；按照學習評估系數JZ大小對網絡課程進行排序，得到網絡課程的學習優化序列。

3.根據權利要求1所述的一種基于大數據和云計算的在線教育處理系統，其特征在于，所述信息分析模塊的具體分析步驟為：

分別獲取每個網絡課程在預設時間段內的歷史購買記錄；

針對任一網絡課程，將每次的購買金額標記為Ei，得到價格信息組；根據Ei的變化情況對該網絡課程的價格吸引值ER進行評估；

統計該網絡課程的購買次數為C1，將最近一次購買時刻與系統當前時間進行時間差計算得到緩沖時長Ht；

統計相鄰購買時刻之間的時間段內在線教育平臺上其他網絡課程的購買次數為課程緩沖頻次P1；將課程緩沖頻次P1與頻次閾值相比較，計算得到差緩系數CX；利用公式CR＝(C1×g1+CX×g2)/Ht計算得到該網絡課程的購買吸引值CR，其中g1、g2均為系數因子；

利用公式GY＝ER×A1+CR×A2計算得到該網絡課程的交易吸引系數GY，其中A1、A2均為權重因子，且A1+A2＝1。

4.根據權利要求3所述的一種基于大數據和云計算的在線教育處理系統，其特征在于，所述信息分析模塊用于將所有網絡課程的交易吸引系數GY進行統合得到交易吸引系數序列，并將網絡課程的交易吸引系數序列打上時間戳并存儲至數據庫。

5.根據權利要求1所述的一種基于大數據和云計算的在線教育處理系統，其特征在于，所述課程分析模塊的具體分析過程如下：

針對某個網絡課程，獲取預設時間內每個學習周期內該網絡課程的成績信息；將對應的學生人數標記為Xi；獲取每個學生的考試得分，若得分為0，則表示該學生中途放棄，統計得到學生的放棄率為Fi；

將考試得分分為五個檔次，根據每個檔次的人數占比計算得到該網絡課程的考核值HRi；利用公式GXi＝(Xi×a6+HRi×a7)/Fi計算得到對應網絡課程的教學值GXi，其中a6、a7均為系數因子。

6.根據權利要求5所述的一種基于大數據和云計算的在線教育處理系統，其特征在于，其中，教學吸引系數的具體評估過程如下：

將教學值GXi與教學閾值相比較；統計GXi大于教學閾值的次數為M1；當GXi大于教學閾值時，獲取GXi與教學閾值的差值并求和得到超教值CM；利用公式WM＝M1×d1+CM×d2計算得到超教系數WM，其中d1、d2均為系數因子；將最近一次的教學值標記為GXt；利用公式計算得到對應網絡課程的教學吸引系數GQ，其中d3為系數因子。