[發明專利]基于大數據分析的教學干預策略獲取方法、裝置及設備

在審

• 申請號: 202211243109.9
• 申請日: 2022-10-11
• 公開（公告）號: CN115577940A
• 公開（公告）日: 2023-01-06
• 發明（設計）人: 孔卓帆
• 申請（專利權）人: 深圳市承儒科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06F16/951;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20;G06V10/764;G06V10/82
• 代理公司: 深圳市育科知識產權代理有限公司 44509
• 代理人: 李想想

本發明涉及數據分析領域，揭露一種基于大數據分析的教學干預策略獲取方法，包括：采集目標學生的成績數據及影響成績因素數據；將目標學生的成績數據進行知識點認知分析及影響成績因素數據進行影響因素特征分析，整合知識點認知水平及影響因素特征分析結果，得到學習特征分析結果；將所述學習特征分析結果進行學習特征的綜合診斷，得到學習綜合成果診斷報告；從學習綜合成果診斷報告中識別學生的學習困難因素，根據學習困難因素生成教學干預策略。本發明還涉及一種區塊鏈技術，成績數據及影響成績因素數據可存儲在區塊鏈節點中。本發明還提出一種基于大數據分析的教學干預策略獲取裝置、設備以及介質。本發明可以提高教學干預的效率及準確率。

技術領域

本發明涉及數據分析領域，尤其涉及一種基于大數據分析的教學干預策略獲取方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

教學干預是指使用合理的方法途徑幫助學生提高學習效果的教學行為。傳統的教學干預方法一般是通過老師收集每個學生的平時課堂練習情況及考試成績的學業數據，來評判學生的學習情況。這種方法存在兩個問題，一方面，由于學業數據需要人工收集，需要耗費大量人力，使得教學智能化不足，教學干預效率較低；另一方面，由于學業數據結構單一，僅通過簡單的學業數據很難進一步客觀了解學生的學業障礙及困難，即無法挖掘出學生學業成績表象數據背后的隱藏信息，因此提供的教學干預方案也相對單一和片面，導致教學干預的準確率低下。

發明內容

本發明提供一種基于大數據分析的教學干預策略獲取方法、裝置、設備及存儲介質，其主要目的是提高教學干預的效率及準確率。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于大數據分析的教學干預策略獲取方法，包括：

采集目標學生的成績數據及采集所述目標學生的影響成績因素數據；

將所述成績數據進行知識點認知分析，得到所述目標學生的知識點認知水平，并利用預設的教學分析模型將所述影響成績因素數據進行影響因素特征分析，得到所述目標學生的影響因素特征分析結果，整合所述知識點認知水平及所述影響因素特征分析結果，得到所述目標學生的學習特征分析結果；

從所述學習特征分析結果中獲取預先設置的學業診斷項目，根據所述學業診斷項目將所述學習特征分析結果進行學習特征的綜合診斷，得到所述目標學生的學習綜合成果診斷報告；

從所述學習綜合成果診斷報告中識別所述目標學生的學習困難因素，根據所述學習困難因素生成教學干預策略。

可選地，所述利用預設的教學分析模型將所述影響成績因素數據進行影響因素特征分析，得到所述目標學生的影響因素特征分析結果，包括：

利用所述教學分析模型分析所述影響成績因素數據的學生社會屬性特征、學生學習環境特征、學生學習動力特征及學生學習心理特征；

匯總所述學生社會屬性特征、所述學生學習環境特征、所述學生學習動力特征及所述學生學習心理特征，得到所述影響因素特征分析結果。

可選地，所述根據所述學業診斷項目將所述學習特征分析結果進行學習特征的綜合診斷，得到所述目標學生的學習綜合成果診斷報告，包括：

從學習特征分析結果中獲取所述學業診斷項目對應的項目信息，提取所述項目信息所屬的項目診斷等級；

根據所述項目信息及所述項目診斷等級識別所述學習特征分析結果中的學習優勢項目及學習劣勢項目；

根據預設的診斷報告模板和預設的報告生成工具整合所述項目信息、所述項目診斷等級、所述學習優勢項目及所述學習劣勢項目，得到所述學習綜合成果診斷報告。

可選地，所述根據所述學習困難因素生成教學干預策略，包括：