CN112862250A - 一种基于大数据的高校学习评价***及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的高校学习评价***及方法，所述学习评价***包括个人信息数据库建立模块、学习视频观看监测模块和评价信息输出模块，所述个人信息数据库建立模块用于建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息，所述学习视频观看监测模块用于采集血生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程的评价信息。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体为一种基于大数据的高校学习评价***及方法。
背景技术
目前，随着互联网的发展，教育形式越来越多样化，出现了以信息科技和互联网技术为基础的在线教育的授课形式，从而使得人们除了在课堂之外也能够随时随地进行线上教育学习，使得突破时间地点等因素的局限性，打破了传统教育的师资资源分配不均匀的问题，让有限的教育资源发挥更大的作用。现有技术中，很多高校都开展了线上课程，从而便于学生拓展知识面，在开展线上课程时，学生大多数通过自行观看学习视频进行学习，对学生学习的过程无法进行有效监测评价。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于大数据的高校学习评价***及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的高校学习评价***，所述学习评价***包括个人信息数据库建立模块、学习视频观看监测模块和评价信息输出模块，所述个人信息数据库建立模块用于建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息，所述学习视频观看监测模块用于采集血生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程的评价信息。
进一步的，所述学习评价***还包括暂停参考指数计算模块和音量参考指数计算模块，所述暂停参考指数计算模块根据学生观看某个视频时暂停播放情况计算暂停参考指数
其中，n为学生在观看某个视频时暂停播放的次数n Ai表示第i次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比，所述音量参考指数计算模块根据学生观看某个视频时的音量使用情况计算音量参考指数
其中，
m表示学生观看该视频时使用的不同音量种类数；hi表示学生观看该有效视频时使用的第i种音量，Ji表示以第i音量hi播放Ji小时；
所述个人信息数据库建立模块包括追踪视频网站设置模块、有效视频获取模块、暂停平均数获取模块、音量平均数获取模块和参数存入模块，所述追踪视频网站设置模块用于预先设置存储追踪视频网站，所述有效视频获取模块当检测到学生观看追踪视频网站的视频时，采集观看视频的视频时长，如果视频时长大于等于预设视频时长，那么该观看视频为有效视频，所述暂停平均数获取模块获取预设时间段内所有有效视频的暂停参考指数的平均数d0，所述音量平均数获取模块用于获取预设时间段内所有有效视频的音量参考指数的平均数h0，所述参数存入模块用于将暂停参考指数的平均数d0和音量参考指数的平均数h0作为视频参考数据信息存入个人信息数据库。
进一步的，所述学***均值计算模块、初步评估参数比较模块和第二比较模块，所述第一参数计算模块用于获取学生观看该学***均值计算模块用于获取个人学***均值Kh，所述初步评估参数比较模块将初步评估参数Kd与平均值Kh进行比较，在初步评估参数Kd大于平均值Kh时将初步评估参数存入个人学***均值Kh时，令第二比较模块获取已看过该学***均值Ks，并将平均值Ks与初步评估参数Kd进行比较，在Kd大于等于平均值Ks时，将初步评估参数存入个人学***均值Ks时，将初步评估参数存入个人学习记录数据库中，给该初步评估参数添加第二标识，并令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程较差的信息。
进一步的，所述学***均值Kh，其中，相对应的平均值Kh为初步评估参数进行比较的数值；所述警告提醒判断模块用于统计个人学习记录数据库中添加有第二标识的初步评估参数的个数，在添加有第二标识的初步评估参数的个数大于等于个数阈值，输出警告提醒信息。
进一步的，所述学习评价***还包括学习评价方法，所述学习评价方法包括以下步骤：
步骤S1：预先建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息；
步骤S2：当采集到学生观看学习视频时，获取学生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息输出该次的学习评价信息。
进一步的，所述步骤S1中预先建立个人信息数据库包括以下：
预先设置存储追踪视频网站，当检测到学生观看追踪视频网站的视频时，采集观看视频的视频时长，如果视频时长大于等于预设视频时长，那么该观看视频为有效视频；
获取预设时间段内所有有效视频的暂停参考指数的平均数d0；
获取预设时间段内所有有效视频的音量参考指数的平均数h0；
将暂停参考指数的平均数d0和音量参考指数的平均数h0作为视频参考数据信息存入个人信息数据库；
其中，暂停参考指数
n为学生在观看该视频时暂停播放的次数，Ai表示第i次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比，
音量参考指数
其中，
m表示学生观看该视频时使用的不同音量种类数；hi表示学生观看该有效视频时使用的第i种音量，Ji表示以第i音量hi播放Ji小时。
进一步的，所述步骤S2进一步包括：
当学生看完该学习视频时，获取学生观看该学习视频时的暂停参考指数dx，那么第一参数K1＝(dx-d0)/d0，
统计学生观看该学习视频时的音量参考指数hx，那么第二参数K2＝(hx-h0)/h0，
那么初步评估参数Kd＝K1+K2，获取个人学***均值Kh，
如果初步评估参数Kd大于平均值Kh，输出该次观看学习视频观看过程良好的信息，并将初步评估参数存入个人学习记录数据库中；
如果初步评估参数Kd小于等于平均值Kh，获取已看过该学***均值Ks，如果Kd大于等于平均值Ks，输出该次观看学***均值Ks，输出该次观看学习视频观看过程较差的信息，并将初步评估参数存入个人学习记录数据库中，给该初步评估参数添加第二标识，
其中，所述个人学习记录数据库用于存储学生历史观看学习视频的初步评估参数。
进一步的，所述步骤S2之后还包括：
从个人学习记录数据库中，获取该学生历史最近一段时间观看学习视频的初步评估参数，
判断该初步评估参数是否添加有第一标识或第二标识，如果添加有第一标识或者第二标识，将该初步评估参数修改为与该初步评估参数相对应的平均值Kh，其中，相对应的平均值Kh为初步评估参数进行比较的数值。
进一步的，所述步骤S2之后还包括：
统计个人学习记录数据库中添加有第二标识的初步评估参数的个数，如果添加有第二标识的初步评估参数的个数大于等于个数阈值，输出警告提醒信息。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明通过比较学生平时播放视频时和观看学习视频时的视频暂停情况以及音量播放情况，从而判断学生观看学习视频的情况，输出该次观看学习视频观看过程的评价信息；同时，本申请通过多重判断比较学生观看学习视频的信息，从而提高输出的评价信息的准确性。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明基于大数据的高校学习评价***的模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例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一部分实施例，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。
请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的高校学习评价***，所述学习评价***包括个人信息数据库建立模块、学习视频观看监测模块和评价信息输出模块，所述个人信息数据库建立模块用于建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息，所述学习视频观看监测模块用于采集血生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程的评价信息。
所述学习评价***还包括暂停参考指数计算模块和音量参考指数计算模块，所述暂停参考指数计算模块根据学生观看某个视频时暂停播放情况计算暂停参考指数
其中，n为学生在观看某个视频时暂停播放的次数n Ai表示第i次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比，所述音量参考指数计算模块根据学生观看某个视频时的音量使用情况计算音量参考指数
其中，
m表示学生观看该视频时使用的不同音量种类数；hi表示学生观看该有效视频时使用的第i种音量，Ji表示以第i音量hi播放Ji小时；
所述个人信息数据库建立模块包括追踪视频网站设置模块、有效视频获取模块、暂停平均数获取模块、音量平均数获取模块和参数存入模块，所述追踪视频网站设置模块用于预先设置存储追踪视频网站，所述有效视频获取模块当检测到学生观看追踪视频网站的视频时，采集观看视频的视频时长，如果视频时长大于等于预设视频时长，那么该观看视频为有效视频，所述暂停平均数获取模块获取预设时间段内所有有效视频的暂停参考指数的平均数d0，所述音量平均数获取模块用于获取预设时间段内所有有效视频的音量参考指数的平均数h0，所述参数存入模块用于将暂停参考指数的平均数d0和音量参考指数的平均数h0作为视频参考数据信息存入个人信息数据库。
所述学***均值计算模块、初步评估参数比较模块和第二比较模块，所述第一参数计算模块用于获取学生观看该学***均值计算模块用于获取个人学***均值Kh，所述初步评估参数比较模块将初步评估参数Kd与平均值Kh进行比较，在初步评估参数Kd大于平均值Kh时将初步评估参数存入个人学***均值Kh时，令第二比较模块获取已看过该学***均值Ks，并将平均值Ks与初步评估参数Kd进行比较，在Kd大于等于平均值Ks时，将初步评估参数存入个人学***均值Ks时，将初步评估参数存入个人学习记录数据库中，给该初步评估参数添加第二标识，并令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程较差的信息。
所述学***均值Kh，其中，相对应的平均值Kh为初步评估参数进行比较的数值；所述警告提醒判断模块用于统计个人学习记录数据库中添加有第二标识的初步评估参数的个数，在添加有第二标识的初步评估参数的个数大于等于个数阈值，输出警告提醒信息。
本申请还包括一种基于大数据的高校学习评价方法，所述学习评价方法包括以下步骤：
步骤S1：预先建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息；个人信息数据库用于存储学生在日常生活中观看视频时候的状态信息，将学生日常观看视频时候的状态信息作为观看学习视频的参照量，比较过程更加具有针对性，更加灵活，从而达到评价结果更加准确的技术效果；
预先建立个人信息数据库包括以下：
预先设置存储追踪视频网站，当检测到学生观看追踪视频网站的视频时，采集观看视频的视频时长，如果视频时长大于等于预设视频时长，那么该观看视频为有效视频；追踪视频网站可以为优酷、爱奇艺、腾讯视频等常见视频网站；视频时长较短的情况下，观看视频过程中的状态信息不稳定程度较高，因此通过对视频时长进行筛选，从而提高作为参照量的视频的合理性；
获取预设时间段内所有有效视频的暂停参考指数的平均数d0；
获取预设时间段内所有有效视频的音量参考指数的平均数h0；
将暂停参考指数的平均数d0和音量参考指数的平均数h0作为视频参考数据信息存入个人信息数据库；
其中，暂停参考指数
n为学生在观看该视频时暂停播放的次数，Ai表示第i次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比，本申请中，比如，当学生看完一个时长为46分时长的视频，总共暂停了两次，第一次在播放到26分时暂停，暂停的时长为10分钟，第二次在播放到42分时暂停，暂停的时长为2分钟，那么第一次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比A1＝26/10，第二次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比A2＝(42-26)/2，那么该视频的暂停指数为D＝(A1+A2)/2＝[26/10+(42-26)/2]/2＝5.3；
音量参考指数
其中，
m表示学生观看该视频时使用的不同音量种类数；hi表示学生观看该有效视频时使用的第i种音量，Ji表示以第i音量hi播放Ji小时；比如，当学生看完一个时长为46分时长的视频的过程中使用了三种不同的音量，其中，以第一个音量30播放该视频放了20分钟，以第二个音量10播放该视频放了5分钟，以第三个音量28播放该视频放了21分钟，那么观看该视频的音量参考只是H＝(20/46)*30+(5/46)*10+(21/46)*28＝26.913；
步骤S2：当采集到学生观看学习视频时，获取学生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息输出该次的学习评价信息：
当学生看完该学习视频时，获取学生观看该学习视频时的暂停参考指数dx，那么第一参数K1＝(dx-d0)/d0；当暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比较小时，说明暂停前播放时长较短，暂停时暂停时长较长，接收到的学习视频中的内容容易出现分散、不连续的情况，接收到的学习视频中的内容容易出现断层，效率较低；
统计学生观看该学***时观看视频时的声音小时，学生观看学习视频时分心的可能性越高；
那么初步评估参数Kd＝K1+K2，获取个人学***均值Kh，将初步评估参数kd与平均值Kh进行比较，平均值Kh的初始值可以为预设阈值，即当学生之前没看过学***均参数与预设阈值进行比较；
如果初步评估参数Kd大于平均值Kh，输出该次观看学***均参数与学生个人历史情况进行比较，更符合学生的个人习惯，更具有针对性，输出评价信息的准确率越高；
如果初步评估参数Kd小于等于平均值Kh，获取已看过该学***均值Ks，如果Kd大于等于平均值Ks，输出该次观看学***均值Ks，输出该次观看学***均值Kh时，将初步评估参数Kd与平均值Ks进行比较，从而减少因学习视频本身的原因所带来的影响，从而使得输出信息结果更加准确；
其中，所述个人学习记录数据库用于存储学生历史观看学习视频的初步评估参数。
所述步骤S2之后还包括：
从个人学习记录数据库中，获取该学生历史最近一段时间观看学习视频的初步评估参数，
判断该初步评估参数是否添加有第一标识或第二标识，如果添加有第一标识或者第二标识，将该初步评估参数修改为与该初步评估参数相对应的平均值Kh，其中，相对应的平均值Kh为初步评估参数进行比较的数值；在个人学***均值Kh时，平均值Kh依然保留原有的标识，比如，初步评估参数上添加有第二标识，那么修改成相应的平均值时，平均值上也有第二标识；在步骤S2中获取个人学***均值Kh时，是根据修改后的数据进行计算平均值Kh，从而减小因个别数据与其他数据差别太大导致输出的评价信息不准确；
统计个人学习记录数据库中添加有第二标识的初步评估参数的个数，如果添加有第二标识的初步评估参数的个数大于等于个数阈值，输出警告提醒信息，不仅对学生观看单个学习视频过程进行监测，还对学生观看学习视频过程的整体进行监测，从而实现了对学生观看学习视频过程中进行多重监测的技术效果。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。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 (9)
1.一种基于大数据的高校学习评价***，其特征在于，所述学习评价***包括个人信息数据库建立模块、学习视频观看监测模块和评价信息输出模块，所述个人信息数据库建立模块用于建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息，所述学习视频观看监测模块用于采集血生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程的评价信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的高校学习评价***，其特征在于：所述学习评价***还包括暂停参考指数计算模块和音量参考指数计算模块，所述暂停参考指数计算模块根据学生观看某个视频时暂停播放情况计算暂停参考指数
其中，n为学生在观看某个视频时暂停播放的次数n Ai表示第i次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比，所述音量参考指数计算模块根据学生观看某个视频时的音量使用情况计算音量参考指数
其中，
m表示学生观看该视频时使用的不同音量种类数；hi表示学生观看该有效视频时使用的第i种音量，Ji表示以第i音量hi播放Ji小时；
所述个人信息数据库建立模块包括追踪视频网站设置模块、有效视频获取模块、暂停平均数获取模块、音量平均数获取模块和参数存入模块，所述追踪视频网站设置模块用于预先设置存储追踪视频网站，所述有效视频获取模块当检测到学生观看追踪视频网站的视频时，采集观看视频的视频时长，如果视频时长大于等于预设视频时长，那么该观看视频为有效视频，所述暂停平均数获取模块获取预设时间段内所有有效视频的暂停参考指数的平均数d0，所述音量平均数获取模块用于获取预设时间段内所有有效视频的音量参考指数的平均数h0，所述参数存入模块用于将暂停参考指数的平均数d0和音量参考指数的平均数h0作为视频参考数据信息存入个人信息数据库。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的高校学***均值计算模块、初步评估参数比较模块和第二比较模块，所述第一参数计算模块用于获取学生观看该学***均值计算模块用于获取个人学***均值Kh，所述初步评估参数比较模块将初步评估参数Kd与平均值Kh进行比较，在初步评估参数Kd大于平均值Kh时将初步评估参数存入个人学***均值Kh时，令第二比较模块获取已看过该学***均值Ks，并将平均值Ks与初步评估参数Kd进行比较，在Kd大于等于平均值Ks时，将初步评估参数存入个人学***均值Ks时，将初步评估参数存入个人学习记录数据库中，给该初步评估参数添加第二标识，并令评价信息输出模块输出该次观看学习视频观看过程较差的信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的高校学***均值Kh，其中，相对应的平均值Kh为初步评估参数进行比较的数值；所述警告提醒判断模块用于统计个人学习记录数据库中添加有第二标识的初步评估参数的个数，在添加有第二标识的初步评估参数的个数大于等于个数阈值，输出警告提醒信息。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的高校学习评价***，其特征在于：所述学习评价***还包括学习评价方法，所述学习评价方法包括以下步骤：
步骤S1：预先建立个人信息数据库，所述个人信息数据库用于存储预设时间段内学生的视频参考数据信息；
步骤S2：当采集到学生观看学习视频时，获取学生观看学习视频时的监测信息，根据个人信息数据库内的视频参考数据信息及监测信息输出该次的学习评价信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的高校学习评价方法，其特征在于：所述步骤S1中预先建立个人信息数据库包括以下：
预先设置存储追踪视频网站，当检测到学生观看追踪视频网站的视频时，采集观看视频的视频时长，如果视频时长大于等于预设视频时长，那么该观看视频为有效视频；
获取预设时间段内所有有效视频的暂停参考指数的平均数d0；
获取预设时间段内所有有效视频的音量参考指数的平均数h0；
将暂停参考指数的平均数d0和音量参考指数的平均数h0作为视频参考数据信息存入个人信息数据库；
其中，暂停参考指数
n为学生在观看该视频时暂停播放的次数，Ai表示第i次暂停前播放时长与暂停时暂停时长之比，
音量参考指数
其中，
m表示学生观看该视频时使用的不同音量种类数；hi表示学生观看该有效视频时使用的第i种音量，Ji表示以第i音量hi播放Ji小时。
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的高校学习评价方法，其特征在于：所述步骤S2进一步包括：
当学生看完该学习视频时，获取学生观看该学习视频时的暂停参考指数dx，那么第一参数K1＝(dx-d0)/d0，
统计学生观看该学习视频时的音量参考指数hx，那么第二参数K2＝(hx-h0)/h0，
那么初步评估参数Kd＝K1+K2，获取个人学***均值Kh，
如果初步评估参数Kd大于平均值Kh，输出该次观看学习视频观看过程良好的信息，并将初步评估参数存入个人学习记录数据库中；
如果初步评估参数Kd小于等于平均值Kh，获取已看过该学***均值Ks，如果Kd大于等于平均值Ks，输出该次观看学***均值Ks，输出该次观看学习视频观看过程较差的信息，并将初步评估参数存入个人学习记录数据库中，给该初步评估参数添加第二标识，
其中，所述个人学习记录数据库用于存储学生历史观看学习视频的初步评估参数。
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的高校学习评价方法，其特征在于：所述步骤S2之后还包括：
从个人学习记录数据库中，获取该学生历史最近一段时间观看学习视频的初步评估参数，
判断该初步评估参数是否添加有第一标识或第二标识，如果添加有第一标识或者第二标识，将该初步评估参数修改为与该初步评估参数相对应的平均值Kh，其中，相对应的平均值Kh为初步评估参数进行比较的数值。
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的高校学习评价方法，其特征在于：所述步骤S2之后还包括：
统计个人学习记录数据库中添加有第二标识的初步评估参数的个数，如果添加有第二标识的初步评估参数的个数大于等于个数阈值，输出警告提醒信息。
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