CN113194123A - 一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理*** - Google Patents

一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理*** Download PDF

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徐宪华
杨金鹏
刘志红
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Abstract

本发明涉及一种管理***，尤其为一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，包括服务器、高校端和企业端；所述高校端包括数据采集模块一、加密模块一和数据传输模块一；所述企业端包括数据采集模块二、加密模块二和数据传输模块二；所述服务器包括解密模块、认证模块、存储模块、数据库、筛选模块、匹配模块和数据推送模块；所述数据采集模块一用于采集来自高校端输入的高校师生个人数据；所述加密模块一与数据采集模块一连接，用于将数据采集模块一提供的数据进行加密；所述数据传输模块一与加密模块一连接，用于将加密模块一加密的数据以互联网形式传输给服务器。

Description

一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***
技术领域
本发明涉及一种管理***，尤其是一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***。
背景技术
“产教结合、校企一体”的办学模式，是当前职业学校开辟的一条新的发展之路，但这刚刚是起步，而且由于各个学校的实际情况不同，各专业的特点不同，所以具体做法也不尽相同。但我们只要坚定思想，坚持探索，认真把握好市场信息，依靠科技进步，职业教育的发展明天一定能走上健康发展的道路。随着产教融合政策的推广，如何利用在线的互联网平台增强企业和高校的协作成为了一项难题，鉴于此，我们提出一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***。
发明内容
本发明的一个目的是通过提出一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，以解决上述背景技术中提出的缺陷。
本发明采用的技术方案如下：包括服务器、高校端和企业端；
所述高校端包括数据采集模块一、加密模块一和数据传输模块一；
所述企业端包括数据采集模块二、加密模块二和数据传输模块二；
所述服务器包括解密模块、认证模块、存储模块、数据库、筛选模块、匹配模块和数据推送模块；
所述数据采集模块一用于采集来自高校端输入的高校师生个人数据；
所述加密模块一与数据采集模块一连接，用于将数据采集模块一提供的数据进行加密；
所述数据传输模块一与加密模块一连接，用于将加密模块一加密的数据以互联网形式传输给服务器；
所述数据采集模块二用于采集来自企业端输入的企业需求和生产数据；
所述加密模块二与数据采集模块二连接，用于将数据采集模块二提供的数据进行加密；
所述数据传输模块二与加密模块二连接，用于将加密模块二加密的数据以互联网形式传输给服务器；
所述解密模块用于将数据传输模块一和数据传输模块二传输的数据进行解密；
所述认证模块用于对企业和高校的账号信息进行认证和审核；
所述存储模块用于对解密模块解密后的数据分类并存储在数据库中；
所述筛选模块用于筛选出高校端和企业端需要的数据；
所述匹配模块用于对各企业和高校需求数据进行相对应匹配；
所述数据推送模块用于将各企业和高校需求的数据进行推送。
作为本发明的一种优选技术方案：所述高校端和企业端可采用PC客户端、手机客户端、微信小程序的任意一种。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据采集模块一和所述数据采集模块二通过录入单元对数据进行录入，所述录入单元用于根据高校端和企业端录入的文本信息和多媒体信息进行记录。
作为本发明的一种优选技术方案：所述加密模块一和加密模块二的加密方法为：
S1.1：生成rsa key文件并保存到disk；
rsa_private_key_obj＝RSA.generate(2048)
rsa_public_key_obj＝rsa_private_key_obj.publickey()
encrypt_obj＝PKCS1_OAEP.new(rsa_public_key_obj)
decrypt_obj＝PKCS1_OAEP.new(rsa_private_key_obj)
————————————————
save to local disk
file_out＝open(“private_key.pem”，“w”)
file_out.write(rsa_private_key_obj.exportKey())
file_out.close()
file_out＝open(“public_key.pem”，“w”)
file_out.write(rsa_public_key_obj.export Key())
file_out.close()
————————————————
S1.2：创建Bucket对象；
bucket＝oss2.Bucket(oss2.Auth(access_key_id,access_key_secret),endpoint, bucket_name)
obj_name＝‘test-sig-1’
content＝“test content”
S1.3：生成加密object所用的一次性的对称密钥；
encrypt_cipher＝AESCipher()
S1.4：将辅助解密的信息用公钥加密后存到object的自定义meta中；
headers＝{}
headers[‘x-oss-meta-x-oss-key’]＝ base64.b64encode(encrypt_obj.encrypt(encrypt_cipher.key))
headers[‘x-oss-meta-x-oss-start’]＝ base64.b64encode(encrypt_obj.encrypt(str(encrypt_cipher.start)))
————————————————
S1.5：用encrypt_cipher对原始content加密。
encryt_content＝encrypt_cipher.encrypt(content)
作为本发明的一种优选技术方案：所述解密模块的解密方法为：
S2.1：下载得到加密后的object；
result＝bucket.get_object(obj_name)
if result.status/100！＝2:
exit(1)
resp＝result.resp
download_encrypt_content＝resp.read()
S2.2：从自定义meta中解析出之前加密这个object所用的key和start；
downl oad_encrypt_key＝base64.b64decode(resp.headers.get(‘x-oss-meta-x-oss-key’,”))
key＝decrypt_obj.decrypt(download_encrypt_key)
downl oad_encrypt_start＝ base64.b64decode(resp.headers.get(‘x-oss-meta-x-oss-start’，”))
start＝int(decrypt_obj.decrypt(download_encrypt_start))
————————————————
S2.3：生成解密用的cipher，并解密得到原始content。
decrypt_cipher＝AESCipher(key，st art)
download_content＝decrypt_cipher.decrypt(download_encrypt_content)
if download_content！＝content:
print“Error！”
else:
print“Decrypt ok.Content is:％s”％download_content
————————————————
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据传输模块一和数据传输模块二以HTTP或 HTTPS协议进行传输。
作为本发明的一种优选技术方案：所述筛选模块筛选方法如下：
获取待筛选类别并将所述待筛选类别分为多组；将每一筛选类别下的数据分别规划到各组内。
作为本发明的一种优选技术方案：所述匹配模块采用Bi-LSTM同时处理两个数据文本，每个单词节点会对应两个隐藏层的输出，用每个单词的输出进行单词间两两的相似度匹配计算，形成一个匹配矩阵。
其中相似度匹配计算的公式为：
Figure BDA0003025874980000041
假设有两个数据，用向量A和B来表示，其长度为n(也就是item的维度)。A和B向量中的非零值个数分别为a和b，A、B向量中共同的非零值个数为c。
作为本发明的一种优选技术方案：所述数据推送模块采用如下方法对企业端和高校端用户进行推送：
获得待推送给用户的数据；
确定所述用户当前的用户参数，所述用户参数包括用户所使用终端的终端类型以及在服务器上的登录方式；
根据预先建立的用户参数与推送方式之间的对应关系，确定所述用户对应的第一推送方式；
通过所述第一推送方式，将所述数据推送给所述用户。
作为本发明的一种优选技术方案：所述登录方式为PC客户端、手机客户端、微信小程序任意登录账号的方式。
本发明通过在线互联网平台来实现企业和高校的信息互通，并能够通过智能筛选和推送的模式向企业或高校推送互相需要的人才或产品，有效地增进企业和高校信息互通的便捷性。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本发明实施例，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。
实施例1:
本发明优选实施例提供了一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，包括服务器、高校端和企业端；
所述高校端包括数据采集模块一、加密模块一和数据传输模块一；
所述企业端包括数据采集模块二、加密模块二和数据传输模块二；
所述服务器包括解密模块、认证模块、存储模块、数据库、筛选模块、匹配模块和数据推送模块；
所述数据采集模块一用于采集来自高校端输入的高校师生个人数据；例如学生的专业，擅长科目、各科目成绩等。
所述加密模块一与数据采集模块一连接，用于将数据采集模块一提供的数据进行加密；
所述数据传输模块一与加密模块一连接，用于将加密模块一加密的数据以互联网形式传输给服务器；
所述数据采集模块二用于采集来自企业端输入的企业需求和生产数据；企业需求包括人才需求和研发需求等。
所述加密模块二与数据采集模块二连接，用于将数据采集模块二提供的数据进行加密；
所述数据传输模块二与加密模块二连接，用于将加密模块二加密的数据以互联网形式传输给服务器；
所述解密模块用于将数据传输模块一和数据传输模块二传输的数据进行解密；
所述认证模块用于对企业和高校的账号信息进行认证和审核；认证和审核主要是为了保证企业的合法性和高校信息的真实性。需要对企业营业执照和生产研发能力做审核评估。确保企业高校融合过程中的效率，避免不必要的时间浪费。
所述存储模块用于对解密模块解密后的数据分类并存储在数据库中；
在本实施例中，存储模块对数据的分类，采用高维分类方法；
例如，高校人员中的四个变量；分别为:Default(是否有工作需求),Student(是否是学生),专业能力(***月余额),Income(预计年收入),共有1000个样本(观测)；
引入记号
X1:专业代码
X2：预计年收入
Figure BDA0003025874980000061
首先只考虑一个变量balance(X1),可以计算后验概率Pr(default＝1∣X1),当 Pr(default＝1∣X1)>0.5时,归纳于有工作需求；Pr(default＝1∣X1)<0.5时，归纳于无工作需求，若用简单线性回归模型：Pr(Y＝1|X1)＝β0+β1X1，则会出现有些概率值小于0,有些会大于1。为避免这种情况使用logistic函数
Figure BDA0003025874980000062
其函数图像是一条S型的曲线,这样左侧的概率值会无限接近于0而右侧的概率值无限接近于1,而不会达到0和1。使得概率值总在O和1之间。解上面的概率等式
Figure BDA0003025874980000063
取对数得到
Figure BDA0003025874980000064
等式左边项称为对数-几率。回归系数的估计,采用最大似然估计方法.对数似然函数为
Figure BDA0003025874980000065
可求出回归系数的估计β0, β1。对于多元logistic回归
Figure BDA0003025874980000066
X＝(X1，…，Xn)其中解得：
Figure BDA0003025874980000067
所述筛选模块用于筛选出高校端和企业端需要的数据；
所述匹配模块用于对各企业和高校需求数据进行相对应匹配；
所述数据推送模块用于将各企业和高校需求的数据进行推送。
例如企业需求某专业的人才，本***即可从数据库中匹配出相应的高校人才推荐给企业。高校需要产品时，本***也可以从数据库中匹配出相应企业的产品推荐给高校。
其中：所述高校端和企业端可采用PC客户端、手机客户端、微信小程序的任意一种。
具体的：所述数据采集模块一和所述数据采集模块二通过录入单元对数据进行录入，所述录入单元用于根据高校端和企业端录入的文本信息和多媒体信息进行记录。
本实施例中：所述加密模块一和加密模块二的加密方法为：
S1.1：生成rsa key文件并保存到disk；
rsa_private_key_obj＝RSA.generate(2048)
rsa_public_key_obj＝rsa_private_key_obj.publickey()
encrypt_obj＝PKCS1_OAEP.new(rsa_public_key_obj)
decrypt_obj＝PKCS1_OAEP.new(rsa_private_key_obj)
————————————————
save to local disk
file_out＝open(“private_key.pem”,“w”)
file_out.write(rsa_private_key_obj.export Key())
file_out.close()
file_out＝open(“public_key.pem”，“w”)
file_out.write(rsa_public_key_obj.export Key())
file_out.close()
————————————————
S1.2：创建Bucket对象；
bucket＝oss2.Bucket(oss2.Auth(access_key_id,access_key_secret),endpoint, bucket_name)
obj_name＝‘test-sig-1’
content＝“test content”
S1.3：生成加密object所用的一次性的对称密钥；
encrypt_cipher＝AESCipher()
S1.4：将辅助解密的信息用公钥加密后存到object的自定义meta中；
headers＝{}
headers[‘x-oss-meta-x-oss-key’]＝base64.b64encode(encrypt_obj.encrypt(encrypt_cipher.key))
headers[‘x-oss-meta-x-oss-start’]＝ base64.b64encode(encrypt_obj.encrypt(str(encrypt_cipher.start)))
————————————————
S1.5：用encrypt_cipher对原始content加密。
encryt_content＝encrypt_cipher.encrypt(content)
本实施例中：所述解密模块的解密方法为：
S2.1：下载得到加密后的object；
result＝bucket.get_object(obj_name)
if result.status/100！＝2:
exit(1)
resp＝result.resp
download_encrypt_content＝resp.read()
S2.2：从自定义meta中解析出之前加密这个object所用的key和start；
download_encrypt_key＝ base64.b64decode(resp.headers.get(‘x-oss-meta-x-oss-key’,”))
key＝decrypt_obj.decrypt(download_encrypt_key)
download_encrypt_start＝ base64.b64decode(resp.headers.get(‘x-oss-meta-x-oss-start’,”))
start＝int(decrypt_obj.decrypt(download_encrypt_start))
————————————————
S2.3：生成解密用的cipher,并解密得到原始content。
decrypt_cipher＝AESCipher(key,start)
download_content＝decrypt_cipher.decrypt(download_encrypt_content)
if download_content！＝content:
print“Error！”
else:
print“Decrypt ok.Content is:％s”％download_content
————————————————
进一步地：所述数据传输模块一和数据传输模块二以HTTP或HTTPS协议进行传输。
其次：所述筛选模块筛选方法如下：
获取待筛选类别并将所述待筛选类别分为多组；将每一筛选类别下的数据分别规划到各组内。
本实施例中：所述匹配模块采用Bi-LSTM同时处理两个数据文本，每个单词节点会对应两个隐藏层的输出，用每个单词的输出进行单词间两两的相似度匹配计算，形成一个匹配矩阵。
其中相似度匹配计算的公式为：
Figure BDA0003025874980000091
假设有两个数据，用向量A和B来表示，其长度为n(也就是item的维度)。A和B向量中的非零值个数分别为a和b，A、B向量中共同的非零值个数为c。
本实施例中：所述数据推送模块采用如下方法对企业端和高校端用户进行推送：
获得待推送给用户的数据；
确定所述用户当前的用户参数，所述用户参数包括用户所使用终端的终端类型以及在服务器上的登录方式；
根据预先建立的用户参数与推送方式之间的对应关系，确定所述用户对应的第一推送方式；
通过所述第一推送方式，将所述数据推送给所述用户。
本实施例中：所述登录方式为PC客户端、手机客户端、微信小程序任意登录账号的方式。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：包括服务器、高校端和企业端；
所述高校端包括数据采集模块一、加密模块一和数据传输模块一；
所述企业端包括数据采集模块二、加密模块二和数据传输模块二；
所述服务器包括解密模块、认证模块、存储模块、数据库、筛选模块、匹配模块和数据推送模块；
所述数据采集模块一用于采集来自高校端输入的高校师生个人数据；
所述加密模块一与数据采集模块一连接，用于将数据采集模块一提供的数据进行加密；
所述数据传输模块一与加密模块一连接，用于将加密模块一加密的数据以互联网形式传输给服务器；
所述数据采集模块二用于采集来自企业端输入的企业需求和生产数据；
所述加密模块二与数据采集模块二连接，用于将数据采集模块二提供的数据进行加密；
所述数据传输模块二与加密模块二连接，用于将加密模块二加密的数据以互联网形式传输给服务器；
所述解密模块用于将数据传输模块一和数据传输模块二传输的数据进行解密；
所述认证模块用于对企业和高校的账号信息进行认证和审核；
所述存储模块用于对解密模块解密后的数据分类并存储在数据库中；
所述筛选模块用于筛选出高校端和企业端需要的数据；
所述匹配模块用于对各企业和高校需求数据进行相对应匹配；
所述数据推送模块用于将各企业和高校需求的数据进行推送。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述高校端和企业端可采用PC客户端、手机客户端、微信小程序的任意一种。
3.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述数据采集模块一和所述数据采集模块二通过录入单元对数据进行录入，所述录入单元用于根据高校端和企业端录入的文本信息和多媒体信息进行记录。
4.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述加密模块一和加密模块二的加密方法为：
S1.1：生成rsa key文件并保存到disk；
S1.2：创建Bucket对象；
S1.3：生成加密object所用的一次性的对称密钥；
S1.4：将辅助解密的信息用公钥加密后存到object的自定义meta中；
S1.5：用encrypt_cipher对原始content加密。
5.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述解密模块的解密方法为：
S2.1：下载得到加密后的object；
S2.2：从自定义meta中解析出之前加密这个object所用的key和start；
S2.3：生成解密用的cipher,并解密得到原始content。
6.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述数据传输模块一和数据传输模块二以HTTP或HTTPS协议进行传输。
7.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述筛选模块筛选方法如下：
获取待筛选类别并将所述待筛选类别分为多组；将每一筛选类别下的数据分别规划到各组内。
8.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述匹配模块采用Bi-LSTM同时处理两个数据文本，每个单词节点会对应两个隐藏层的输出，用每个单词的输出进行单词间两两的相似度匹配计算，形成一个匹配矩阵。
9.根据权利要求1所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述数据推送模块采用如下方法对企业端和高校端用户进行推送：
获得待推送给用户的数据；
确定所述用户当前的用户参数，所述用户参数包括用户所使用终端的终端类型以及在服务器上的登录方式；
根据预先建立的用户参数与推送方式之间的对应关系，确定所述用户对应的第一推送方式；
通过所述第一推送方式，将所述数据推送给所述用户。
10.根据权利要求9所述的基于云平台的在线职业教育产教融合管理***，其特征在于：所述登录方式为PC客户端、手机客户端、微信小程序任意登录账号的方式。
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