CN110136037A - 一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导与管理***，包括教师客户端、学生客户端、家长客户端、教育管理者客户端以及服务器；所述教师客户端、学生客户端、家长客户端及教育管理者客户端分别与所述服务器连接。本发明基于大数据分析和人工智能技术辅助学校教学与管理，减轻教师、社会和教育管理者三方面的教育负担；通过建立数字化资源库和细致化知识图谱，精准采集学生学情并辅助制定学生个性化辅导计划；通过建立兴趣激发模块和个性化评价体系，激发学生的学习成就感和探索精神。本发明结合互联网，建立了“学校+教师+学生+家长”的四位一体***，实现了实时交流、相互沟通和自我提升的功能。
Description
技术领域
本发明涉及教育管理***领域，更具体地说是指基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导和管理***。
背景技术
现阶段中国教育存在资源分配的不均衡的现象，尤其是乡镇地区的师资力量薄弱问题。近年来，国家号召力推大数据、人工智能及互联网等信息化手段，建设“互联网+教育”的智能教育平台。为此，国务院印发了《中国教育现代化2035》和《加快推进教育现代化实施方案(2018－2022年)》，两个文件分别着眼于远期中长期战略规划和近期行动计划，共同构成教育现代化的顶层设计和行动方案。可见，智能化和信息化是未来中国教育趋势。大数据和人工智能技术不断完善，也可更加精准地分析学习行为，帮助学生减负增效。互联网的普及突破了时空限制，既整合了优质教育资源，也为建立“学校+教师+学生+家长”四位一体的交互***打下基础。
面对师资力量薄弱、教育资源获取困难、学习氛围差、学生缺乏学习兴趣及课余辅导不足等的诸多问题，有必要研发一款智能精准化教学辅导和管理***。通过把关师资、师生互动和学生学习三个重要环节，智能***做到资源共享，减轻教育负担的同时，还打破时空的限制；通过对学生学习的反馈意见分析，智能***为学生制定个性化的学习计划，减轻孩子负担，轻松高效地学习；通过对教学信息、学情信息和家庭信息的全面评估分析，智能***让教师、学生和家长能实时发现孩子的进步与困难，并及时进行干预辅导。
发明内容
针对以上现有技术的不足，本发明提出一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，通过把关师资、师生互动和学生学习三个重要环节，智能***做到资源共享，减轻教育负担的同时，还打破时空的限制。
为达到上述目的，本发明的技术方案是：包括用户端单元和服务器单元；所述用户端单元包括操作端和功能模块；所述操作端包括教师客户端、学生客户端、家长客户端和管理者客户端；所述功能模块包括社区模块、学习模块、课堂模块和监管模块。
进一步，所述服务器单元包括教育资源数据模块、信息管理评估模块、社区授课答疑模块和物联网接入模块，所述用户端单元的请求通过网关进行分流至不同的功能模块的服务器集群，所述服务器单元各模块之间数据库独立，服务器单元的处理模型为分阶段事件驱动架构，以保证高并发和负载健壮性。
进一步，所述教育资源数据模块用于对教学资源的输入、处理、存储和输出，响应所述用户端发送的访问、请求并与之通信；所述教育资源数据模块根据教育大纲将网状知识图谱录入服务器中，在各知识点之间建立关系路径，并按课程分支和学习顺序编码保存；教育资源数据包括知识图谱数据、题库数据和录播视频，每个知识点对应相应的试题和网络课程，并基于大数据和人工智能算法对各知识点按考察频率赋予重要性权重；所述题库基于推荐算法和用户模型的混合算法，通过给不同算法的结果加权重来综合结果，以实现相关知识点的精准推送。
进一步，所述信息管理评估模块用于对教职员工、学生、家长和物联网接入设备的事实数据的输入、处理、存储和输出，并响应所述用户端发送的访问请求并与之通信；所述信息管理评估模块根据人工智能技术对事实数据的原始数据做统计分析，得出用户的各种事实标签，并结合标签权重算法建立用户模型；所述信息管理评估模块基于事实数据和用户模型对教师个体的教学绩效做出智能评估并存储，再将结论反馈至所述用户端；所述信息管理评估模块基于事实数据和用户模型对学生个体的知识水平、积极性和学情预测做出智能评估并存储，再将结论反馈至所述用户端；所述信息管理评估模块依据人工智能算法对知识点按学生用户在一段时间内的错误率赋予错误率权重，再将新的权重值发送至所述学生客户端。
进一步，所述社区授课答疑模块用于对直播教学、教学辅助、在线答疑和社区交流等产生的数据进行输入、处理、存储和输出，其服务器集群是由流媒体服务器集群、AI服务器集群、即时通讯服务器集群和论坛服务器集群并行组合，并响应所述用户端发送的访问请求并与之通信，同时将采集到的事实数据发送至所述信息管理评估模块；所述直播教学功能基于RTMP协议开发，直播内容可由教师设置为公开或非公开；所述教学辅助功能基于人工智能技术实现，实现辅助备课、表情识别和智能阅卷三大功能；所述在线答疑功能基于即时通讯技术实现，实现包括所有用户间的点对点和群聊功能，用于即时交流、直播间问答和资料传播等；所述社区交流用于资源分享、社区问答和信息公示。
进一步，所述物联网接入模块用于校园智能设备的接入、用户事实数据的采集与设备状态的监测，接入的设备包括计算机、移动设备、扫描仪和摄像头等。
进一步，所述教师客户端包括教师社区模块、教师学习模块、教师课堂模块和教师监管模块；所述教师社区模块用于社区交流；所述教师学习模块用于教师自我学习；所述教师课堂模块用于课前备课、现场授课、网络授课和阅卷评价，由云端人工智能技术提供辅助；所述教师监管模块用于实时统计学生的学情、健康和作息。
进一步，所述学生客户端包括学生社区模块、学生学习模块、学生课堂模块和学生监管模块；所述学生社区模块用于社区交流；所述学生学习模块用于学生完成个性化自学和题库测验，根据所述重要性权重和错误率权重，基于云端人工智能的工具对用户进行知识点精准推送和学习任务推荐；所述学生课堂模块用于课前预习、课堂互动和完成作业；所述学生监管模块用于完成学生自我约束，包括查询个人学情和兴趣激发***，兴趣激发***包括等级***、积分***和科学收藏品***。
进一步，所述家长客户端包括家长社区模块、家长学习模块、家长课堂模块和家长监管模块；所述家长社区模块用于社区交流；所述家长学习模块用于家长自我学习；所述家长课堂模块用于家长参与直播课堂的旁听和网络家长会议；所述家长监管模块用于家长实时监督学生的学情和记录家庭生活。
进一步，所述管理者长客户端包括管理者社区模块、管理者学习模块、管理者课堂模块和管理者监管模块；所述管理者社区模块用于社区交流；所述管理者学习模块用于管理者自我学习；所述管理者课堂模块用于管理者参与直播课堂的旁听和网络校园会议；所述管理者监管模块用于管理者实时监督教学状况和学情。
本发明的有益效果是：通过以单一功能的服务器集群为基础，按模块化的方式并行组合成复杂的分布式服务器集群网络，再结合人工智能和物联网***，为乡镇学校搭建高效、智能、实时的“四位一体”互联网教学***；通过对知识点的细致化和建立关系路径，并基于大数据和人工智能技术辅助学生查漏补缺，精准推送学习任务，减轻学习负担；通过标签权重算法和人工智能技术，建立用户模型用于评估教师绩效和学情预测，协助教师、学生、家长和管理者掌握情报动态，制定科学的对策；通过物联网和人工智能技术，采集学生的健康状态、情绪变化和行为信息，建立学生健康信息数据库，助于教师、家长和管理者及时干预学生的身心健康；通用互联网技术建立社区直播授课的新型教育方式，密切了学校、教师、学生和家长间沟通学习，营造一种合作沟通的教育氛围。
本发明基于大数据分析和人工智能技术辅助学校教学与管理，减轻教师、社会和教育管理者三方面的教育负担；通过建立数字化资源库和细致化知识图谱，精准采集学生学情并辅助制定学生个性化辅导计划；通过建立兴趣激发模块和个性化评价体系，激发学生的学习成就感和探索精神。本发明结合互联网，建立了“学校+教师+学生+家长”的四位一体***，实现了实时交流、相互沟通和自我提升的功能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的其中九幅，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为服务器结构示意图；
图2为用户客户端结构示意图；
图3为教师客户端结构示意图；
图4为学生客户端结构示意图；
图5为家长客户端结构示意图；
图6为教育管理者客户端结构示意图；
图7为AI推荐算法技术图；
图8为个性化评价机制技术图；
图9为社区交流技术图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的较佳实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
参见附图1，本发明实施例提供了一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导和管理***，包括用户端单元和服务器单元，用户端单元包括操作端和功能模块；
参见附图2，功能模块包括社区模块、学习模块、课堂模块和监管模块；操作端分为教师客户端、学生客户端、家长客户端和管理者客户端。
本实施例中，服务器单元包括信息管理评估模块、教育资源数据模块、社区授课答疑模块以及物联网接入模块，将单一应用程序归类为一组微型服务，服务之间相互协调组成各个功能模块，并以轻量级通信协议HTTP的形式访问各服务提供的Restful API进行交互；用户端的请求通过网关进行分流至不同的功能模块的服务器集群，功能模块之间数据库独立；
本发明服务后台采用Java技术栈实现的Spring Cloud作为***主流技术栈；服务治理基于Spring Cloud Eureka实现，新的服务要向服务注册中心注册，而新的消费者会向服务注册中心缓存服务列表，随后通过服务地址发起调用，服务注册中心、服务提供者和服务消费者三者独立运行在不同进程中；通过分布式配置中心，统一管理若干个微服务中的配置信息；Spring Cloud Config提供了对分布式***中的外部配置提供服务器和客户端的支持，其服务器的配置默认使用Git进行存储，客户端通过轻量级通信协议进行访问。
服务器的处理模型基于分阶段事件驱动架构，其中一个阶段大致由事件队列、动态线程池、事件处理器和一个性能控制器四个部分构成，每个阶段完全独立且拥有各自的线程池，以及必要的专门处理工作。所有的阶段均通过事件队列接入，形成完整的请求处理网络。性能控制器和动态线程池根据请求繁忙度来调节线程池大小，进行***资源的最优配置，以保证高并发和负载健壮性。
本实施例中，服务器单元的功能模块包括信息管理评估模块、教育资源数据模块、社区授课答疑模块以及物联网接入模块所述教育资源数据模块。
1)教育资源数据模块
所述教育资源数据模块用于对教学资源的输入、处理、存储和输出，响应所述用户端发送的访问、请求并与之通信。教育资源数据模块根据教育大纲将网状知识图谱录入服务器中，在各知识点之间建立关系路径，并按课程分支和学习顺序编码保存；
为了减缓服务器的压力，本发明采用第三方服务器存储上传与下载的视频文件，而数据库中只需要保存返回的URL即可，且在上传接口，不把与文件相关的视频信息传入接口中，只有文件本身信息。为了能够准确保存路径信息。本***上传功能分两部分完成，第一部分首先上传文件发送给后台然后后台上传给第三方服务器，上传成功后在把URL返回前台。前台在把其URL对应的课程视频的URL传入后台保存进数据库中；
录播课程服务的后台采用Spring Boot/Cloud、Spring Data JPA和Mysql数据库实现；
教育资源数据包括知识图谱数据、题库数据和录播视频，每个知识点对应相应的试题和网络课程，并基于大数据和人工智能算法对各知识点按考察频率赋予重要性权重；历次考试的考察频率越高，重要性权重值越高；
题库基于推荐算法和标签权重算法的混合算法，通过给不同算法的结果加权重来综合结果，以实现相关知识点的精准推送。
参见附图7，其中推荐算法的具体实施流程：
(1)项目样本：为每个项目抽取出一些特征来表示此项目；
(2)特征学习：利用学生用户过去解题错误(及正确)的项目的特征数据，来学习出此用户的特征；
(3)推荐生成：通过比较上一步得到的用户特征与候选项目的特征。
2)信息管理评估模块
信息管理评估模块用于对教职员工、学生、家长和物联网接入设备的事实信息的输入、处理、存储和输出，并响应所述用户端发送的访问请求并与之通信；事实信息包括的身份信息、授课信息、学习信息、成绩信息、行为信息、健康信息和设备状态等，由用户端和所述服务器的功能模块采集和上传；
信息管理评估模块根据人工智能技术对事实信息的原始数据做统计分析，得出用户的各种事实标签，并结合标签权重算法建立用户模型，表示出用户在多维空间中的特征向量，计算出用户模型并相似归类；所述信息管理评估模块基于事实数据和用户模型对教师个体的教学绩效做出智能评估并存储，再将结论反馈至所述用户端；
参见附图8，信息管理评估模块基于事实数据和用户模型对学生个体的知识水平、积极性和学情预测做出个性化智能评估并存储，再将结论反馈至所述用户端；
信息管理评估模块依据人工智能算法对知识点按学生用户的在一段时间内错误率赋予错误率权重，再将新的权重值发送至所述学生客户端。
3)社区授课答疑模块
社区授课答疑模块用于对直播教学、教学辅助、在线答疑和社区交流等产生的数据进行输入、处理、存储和输出，其服务器集群是由流媒体服务器集群、AI服务器集群、即时通讯服务器集群和论坛服务器集群并行组合，并响应所述用户端发送的访问请求并与之通信，同时将采集到的事实数据发送至所述信息管理评估模块；
直播教学功能基于RTMP协议开发，后台采用Nginx-Rtmp-Module实现，由Nginx流媒体服务器集群提供服务，并采取网络服务器鉴权的方式防止用户的恶意推流，以减少服务器压力，也可以验证直播流中的用户，其直播内容可由教师设置为公开或非公开；
教学辅助功能基于人工智能技术实现，实现辅助备课、表情识别和智能阅卷三大功能，其中表情识别由物联网摄像头采集学生的面部表情，观察其情绪变化，再基于人工智能技术分析学生实时心理状态，助于教师把握授课节奏和学生思维状态，也助于教师、家长和管理者课后及时干预学生心理问题；
在线答疑功能基于即时通讯技术实现，实现包括所有用户间的点对点和群聊功能，用于即时交流、直播间问答和资料传播等。
社区交流用于资源分享、社区问答和信息公示；将社区交流***划分为七个功能模块，包括主帖模块、复帖模块、评论模块、话题模块、用户行为模块、后台管理模块以及消息模块；
参见附图9，执行者有3类，分别是：普通用户、论坛版主以及***管理员。不同执行者需要确定不同用例，对于普通用户，其用例有发帖、回帖、评论、收藏、点赞、登录、注册、浏览及举报。对于论坛版主，其主要承担本***秩序的管理，为其设计的用例为：话题管理、帖子管理和普通用户管理。其中，话题管理用例还包括了新建话题用例和删除话题用例；帖子管理用例也包括了主帖管理用例、复帖管理用例和评论管理用例；普通用户管理用例是用户管理的泛化。对于***管理员，其主要职责是对论坛版主进行管理，所以为其设计了版主管理用例。
数据库设计使用了Spring Boot框架，在pom文件中引入Spring Data JPA依赖，并且在配置文件中配置好数据源，创建好实体类和接口，就可以实现实体类自动映射数据库表。根据功能模块的设计，数据库设计需要六个实体类，分别是主帖、复帖、评论、话题、用户行为以及消息实体类。
4)物联网接入模块
物联网接入模块用于校园智能设备的接入、用户事实信息的采集与设备状态的监测，其包含数据接口、中间件和爬虫程序。接入的设备包括计算机、移动设备、扫描仪和摄像头等，物联网采集的用户事实数据包括电子设备使用时长、手写文字、行为动作和人脸情绪等数据。
更进一步地，用户端可细化为教师客户端、学生客户端、家长客户端和管理者客户端。
参见附图3，教师客户端包括教师社区模块、教师学习模块、教师课堂模块和教师监管模块；所述教师社区模块用于社区交流；所述教师学习模块用于教师自我学习；所述教师课堂模块用于课前备课、现场授课、网络授课和阅卷评价，由云端人工智能技术提供辅助；所述教师监管模块用于实时统计学生的学情、健康和作息。
参见附图4，学生客户端包括学生社区模块、学生学习模块、学生课堂模块和学生监管模块；学生社区模块用于社区交流；学生学习模块用于学生完成个性化自学和题库测验，根据所述重要性权重和错误率权重，基于云端人工智能的工具对用户进行知识点精准推送和学习任务推荐；学生课堂模块用于课前预习、课堂互动和完成作业；学生监管模块用于完成学生自我约束，包括查询个人学情和兴趣激发***，其兴趣激发***包括等级***、积分***和科学收藏品***；科学收藏品包括文字、图片和三维模型。
参见附图5，家长客户端包括家长社区模块、家长学习模块、家长课堂模块和家长监管模块；家长社区模块用于社区交流；家长学习模块用于家长自我学习；家长课堂模块用于家长参与直播课堂的旁听和网络家长会议；家长监管模块用于家长实时监督学生的学情和记录家庭生活。
参见附图6，管理者长客户端包括管理者社区模块、管理者学习模块、管理者课堂模块和管理者监管模块；管理者社区模块用于社区交流；管理者学习模块用于管理者自我学习；管理者课堂模块用于管理者参与直播课堂的旁听和网络校园会议；管理者监管模块用于管理者实时监督教学状况和学情。
通过把关师资、师生互动和学生学习三个重要环节，智能***做到资源共享，减轻教育负担的同时，还打破时空的限制；通过对学生学习的反馈意见分析，智能***为学生制定个性化的学习计划，减轻孩子负担，轻松高效地学习；通过对教学信息、学情信息和家庭信息的全面评估分析，智能***让教师、学生和家长能实时发现孩子的进步与困难，并及时进行干预辅导。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于，包括用户端单元和服务器单元；
所述用户端单元包括操作端和功能模块；
所述操作端包括教师客户端、学生客户端、家长客户端和管理者客户端；
所述功能模块包括社区模块、学习模块、课堂模块和监管模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于：所述服务器单元包括教育资源数据模块、信息管理评估模块、社区授课答疑模块和物联网接入模块，所述用户端单元的请求通过网关进行分流至不同的功能模块的服务器集群，所述服务器单元各模块之间数据库独立，服务器单元的处理模型为分阶段事件驱动架构。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于：所述教育资源数据模块用于对教学资源的输入、处理、存储和输出，响应所述用户端发送的访问、请求并与之通信；所述教育资源数据模块根据教育大纲将网状知识图谱录入服务器中，在各知识点之间建立关系路径，并按课程分支和学习顺序编码保存；教育资源数据包括知识图谱数据、题库数据和录播视频，每个知识点对应相应的试题和网络课程，并基于大数据和人工智能算法对各知识点按考察频率赋予重要性权重；所述题库基于推荐算法和用户模型的混合算法，通过给不同算法的结果加权重来综合结果，以实现相关知识点的精准推送。
4.根据权利要求2所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于：所述信息管理评估模块用于对教职员工、学生、家长和物联网接入设备的事实数据的输入、处理、存储和输出，并响应所述用户端发送的访问请求并与之通信；所述信息管理评估模块根据人工智能技术对事实数据的原始数据做统计分析，得出用户的各种事实标签，并结合标签权重算法建立用户模型；所述信息管理评估模块基于事实数据和用户模型对教师个体的教学绩效做出智能评估并存储，再将结论反馈至所述用户端；所述信息管理评估模块基于事实数据和用户模型对学生个体的知识水平、积极性和学情预测做出智能评估并存储，再将结论反馈至所述用户端；所述信息管理评估模块依据人工智能算法对知识点按学生用户在一段时间内的错误率赋予错误率权重，再将新的权重值发送至所述学生客户端。
5.根据权利要求2所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于：所述社区授课答疑模块用于对直播教学、教学辅助、在线答疑和社区交流等产生的数据进行输入、处理、存储和输出，其服务器集群是由流媒体服务器集群、AI服务器集群、即时通讯服务器集群和论坛服务器集群并行组合，并响应所述用户端发送的访问请求并与之通信，同时将采集到的事实数据发送至所述信息管理评估模块；所述直播教学功能基于RTMP协议开发，直播内容可由教师设置为公开或非公开；所述教学辅助功能基于人工智能技术实现，实现辅助备课、表情识别和智能阅卷三大功能；所述在线答疑功能基于即时通讯技术实现，实现包括所有用户间的点对点和群聊功能，用于即时交流、直播间问答和资料传播等；所述社区交流用于资源分享、社区问答和信息公示。
6.根据权利要求2所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于：所述物联网接入模块用于校园智能设备的接入、用户事实数据的采集与设备状态的监测，接入的设备包括计算机、移动设备、扫描仪和摄像头等。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教育辅导***，其特征在于：所述教师客户端包括教师社区模块、教师学习模块、教师课堂模块和教师监管模块；所述教师社区模块用于社区交流；所述教师学习模块用于教师自我学习；所述教师课堂模块用于课前备课、现场授课、网络授课和阅卷评价，由云端人工智能技术提供辅助；所述教师监管模块用于实时统计学生的学情、健康和作息。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导与管理***，其特征在于：所述学生客户端包括学生社区模块、学生学习模块、学生课堂模块和学生监管模块；所述学生社区模块用于社区交流；所述学生学习模块用于学生完成个性化自学和题库测验，根据所述重要性权重和错误率权重，基于云端人工智能的工具对用户进行知识点精准推送和学习任务推荐；所述学生课堂模块用于课前预习、课堂互动和完成作业；所述学生监管模块用于完成学生自我约束，包括查询个人学情和兴趣激发***，兴趣激发***包括等级***、积分***和科学收藏品***。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导与管理***，其特征在于：所述家长客户端包括家长社区模块、家长学习模块、家长课堂模块和家长监管模块；所述家长社区模块用于社区交流；所述家长学习模块用于家长自我学习；所述家长课堂模块用于家长参与直播课堂的旁听和网络家长会议；所述家长监管模块用于家长实时监督学生的学情和记录家庭生活。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的互联网精准化教学辅导与管理***，其特征在于：所述管理者长客户端包括管理者社区模块、管理者学习模块、管理者课堂模块和管理者监管模块；所述管理者社区模块用于社区交流；所述管理者学习模块用于管理者自我学习；所述管理者课堂模块用于管理者参与直播课堂的旁听和网络校园会议；所述管理者监管模块用于管理者实时监督教学状况和学情。
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