CN113344389A - 一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，针对违背了教育的公平性原则、分配效率差和分配方式不够透明的问题，现提出以下方案，包括以下步骤：S1：工作人员将通过各平台搜集到的学员身份信息和聘请老师身份信息上传至教育***；S2：教育资源管理者登录在线继续教育平台对教师和学员的身份信息进行整合；S3：通过电子邮件的方式分别针对教师为主体和针对学生发布调查信息问卷。本发明通过资源信息匹配模块的连接，有效的将老师公示出来的优势教学信息和学生待提高的科目直接挂钩，高效的为老师和学生双向匹配到合理供需平衡，有助于提高学生的成绩，丰富了教学过程中的针对性教学。

Description

一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理 方法
技术领域
本发明涉及教育资源分配技术领域，尤其涉及一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法。
背景技术
目前，教育资源配置方式是社会教育资源在各地区、各级各类教育和学校之间的分配方式。教育管理体制的重要组成部分。教育资源的配置目标：(1)配置合理。即按一定比例将教育资源分到各级各类教育中，以促使教育结构合理化，适应经济与社会发展对教育的需求。(2)配置有效。教育资源的稀缺决定教育资源的分配必须体现效率，以最少的教育资源投入获得最大的教育产出。教育资源配置包括学校资源的配置和各级各类教育资源的配置。教育资源分配最优化是指用于发展教育的人力、物力、财力资源在实现最大可能教育目标下的最佳配置。通常运用生产量曲线的投入配合法进行资源的最优配置。在满足一定教育产出的情况下，各种教育资源投入可有不同的配合，哪种配合为最优，需考虑教育资源投入的价格因素。各种资源投入的价格之比形成一条与某教育产出量曲线相切的价格线，价格线与某教育产出量曲线相切之点便是最佳的教育资源投入配合量。大方向的教育资源配置是指如何将有限的教育资源在各级各类教育之间、各地区之间和各学校之间进行分配，以期投入的教育资源能够得到充分有效的使用。在现实社会中，绝对的公平是不存在的，这里我们所要谈的和所能实现的只是相对意义上的公平。在教育资源配置中，要尽可能的使教育资源配置和受教育者的条件相当，考虑到地区和类别差异，对于实际工作中所造成的不公平现象进行调节和修正。对于公平，人们不仅有对“量”上的要求，更有对其“质”上的追求，即要通过对教育资源的有效配置，确保起点和过程的公平从而实现结果的公平。在对教育资源进行配置时，无论是计划型资源配置方式还是市场型资源配置方式或者说混合型资源配置方式，其最终目的都是想通过教育获得较大的预期收益，促进国民经济的增长和社会发展水平的提高。
现有的基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法存在以下问题：
1.现有的大多教育资源分配和管理方法是按人数配置盲分或者学生成绩高低进行分配的方式，这样就会导致成绩较好的学生成绩更好，成绩较差的学生成绩更差，违背了教育的公平性原则；
2.现有的分配方式大多才有人为的方式分配，分配效率差；
3.现有的分配方式也会给一些不公平操作手段提供了便利，分配方式不够透明。
因此，亟需一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法来解决上述问题。
发明内容
基于现有人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，违背了教育的公平性原则、分配效率差和分配方式不够透明的技术问题，本发明提出了一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，包括以下步骤：
S1：工作人员将通过各平台搜集到的学员身份信息和聘请老师身份信息上传至教育***；
S2：教育资源管理者登录在线继续教育平台对教师和学员的身份信息进行整合；
S3：通过电子邮件的方式分别针对教师为主体和针对学生发布调查信息问卷；
S4：将收到回复的调查问卷信息进行整合记录，重新输入到***内；
S5：***内需求分析模块对学员的需求信息进行分析；
S6：利用***内资源信息匹配模块，通过计算机算法将教师优势信息与学员需求信息相匹配；
S7：当学员需求信息与教师优势信息无法直接匹配时，利用二次相近分析，开始补充分析。
作为本发明再进一步的方案：所述S1中，教育***内部设有分配***，且分配***包括：信息采集模块、需求分析模块、资源信息匹配模块、控制模块和信息发布模块，信息收集模块用于采集学生信息和教师信息。
作为本发明再进一步的方案：所述S2中，信息采集模块包括：教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块，且信息采集模块还用于对采集数据的整合和整理。
作为本发明再进一步的方案：所述S3中，控制模块控制信息发布模块向收集到的教师端和学生端发送针对性问卷调查，用于收集必要信息。
作为本发明再进一步的方案：所述S4中，控制模块控制内部数据处理***将所有收集到的信息进行统一处理。
作为本发明再进一步的方案：所述S5中，教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块分别与需求分析模块相连接，且控制模块控制分配***中的需求分析模块对教师信息和学生信息进行分析。
作为本发明再进一步的方案：所述S6中，资源信息匹配模块与需求分析模块相连接，且资源信息匹配模块用于将合适匹配的老师信息展示给学生，将合适匹配的学生信息展示给老师。
作为本发明再进一步的方案：所述S7中，需求分析模块与资源信息匹配模块相配合，部分无法及时匹配的学生会经过需求分析模块内的相近分析模块二次分析，从而补充分配到相对适合的老师队列中。
本发明的有益效果为：
1.通过设置资源信息匹配模块，在启用***后，分配***通过电子邮件的方式将问卷针对学生和老师份分别发送，有效地获取到老师信息和学生信息，在后续需求分析后的数据中，通过资源信息匹配模块的连接，有效的将老师公示出来的优势教学信息和学生待提高的科目直接挂钩，高效的为老师和学生双向匹配到合理供需平衡，这样不仅有助于提高学生的成绩，更大的丰富了教学过程中的针对性教学，使得教学氛围更加浓厚；
2.通过设置需求分析模块，需求分析模块与教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块相联系，在信息收集模块获取到学生和老师的信息并整理后，需求分析模块分别将老师信息和学生信息进行储存，同时将匹配的信息进行分析分类，然后传输到资源信息匹配模块上，同时在一次分析结束后，没有被有效分配的学生将被需求模块中的相近分析模块再次分析，保证无法完全匹配的同学能最接近的匹配到合理的老师队列中；
3.通过设置信息发布模块，信息发布模块不止能通过邮件发送问卷信息，也能在信息匹配的同时向着学生和外界展示数据匹配的过程，同时计算机在内部运算时的流程生成报告也会被同步打印出来展示给外界和学生家长，保证了教育的公平性和透明性，同时使得学生家长能够放心。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配***结构框图；
图2为本发明提出的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配***的信息采集模块结构示意图；
图3为本发明提出的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法的需求分析模块结构示意图；
图4为本发明提出的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法流程框图。
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。
参照图1-4，一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，包括以下步骤：
S1：工作人员将通过各平台搜集到的学员身份信息和聘请老师身份信息上传至教育***；
S2：教育资源管理者登录在线继续教育平台对教师和学员的身份信息进行整合；
S3：通过电子邮件的方式分别针对教师为主体和针对学生发布调查信息问卷；
S4：将收到回复的调查问卷信息进行整合记录，重新输入到***内；
S5：***内需求分析模块对学员的需求信息进行分析；
S6：利用***内资源信息匹配模块，通过计算机算法将教师优势信息与学员需求信息相匹配；
S7：当学员需求信息与教师优势信息无法直接匹配时，利用二次相近分析，开始补充分析。
本发明中，S1中，教育***内部设有分配***，且分配***包括：信息采集模块、需求分析模块、资源信息匹配模块、控制模块和信息发布模块，信息收集模块用于采集学生信息和教师信息。
本发明中，S2中，信息采集模块包括：教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块，且信息采集模块还用于对采集数据的整合和整理。
本发明中，S3中，控制模块控制信息发布模块向收集到的教师端和学生端发送针对性问卷调查，用于收集必要信息。
本发明中，S4中，控制模块控制内部数据处理***将所有收集到的信息进行统一处理。
本发明中，S5中，教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块分别与需求分析模块相连接，且控制模块控制分配***中的需求分析模块对教师信息和学生信息进行分析。
本发明中，S6中，资源信息匹配模块与需求分析模块相连接，且资源信息匹配模块用于将合适匹配的老师信息展示给学生，将合适匹配的学生信息展示给老师。
本发明中，S7中，需求分析模块与资源信息匹配模块相配合，部分无法及时匹配的学生会经过需求分析模块内的相近分析模块二次分析，从而补充分配到相对适合的老师队列中。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：工作人员将通过各平台搜集到的学员身份信息和聘请老师身份信息上传至教育***；
S2：教育资源管理者登录在线继续教育平台对教师和学员的身份信息进行整合；
S3：通过电子邮件的方式分别针对教师为主体和针对学生发布调查信息问卷；
S4：将收到回复的调查问卷信息进行整合记录，重新输入到***内；
S5：***内需求分析模块对学员的需求信息进行分析；
S6：利用***内资源信息匹配模块，通过计算机算法将教师优势信息与学员需求信息相匹配；
S7：当学员需求信息与教师优势信息无法直接匹配时，利用二次相近分析，开始补充分析。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S1中，教育***内部设有分配***，且分配***包括：信息采集模块、需求分析模块、资源信息匹配模块、控制模块和信息发布模块，信息收集模块用于采集学生信息和教师信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S2中，信息采集模块包括：教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块，且信息采集模块还用于对采集数据的整合和整理。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S3中，控制模块控制信息发布模块向收集到的教师端和学生端发送针对性问卷调查，用于收集必要信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S4中，控制模块控制内部数据处理***将所有收集到的信息进行统一处理。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S5中，教师信息录入模块、学生信息录入模块、教师教学优势公示模块和学生学习需求模块分别与需求分析模块相连接，且控制模块控制分配***中的需求分析模块对教师信息和学生信息进行分析。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S6中，资源信息匹配模块与需求分析模块相连接，且资源信息匹配模块用于将合适匹配的老师信息展示给学生，将合适匹配的学生信息展示给老师。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法技术的在线继续教育资源分配和管理方法，其特征在于，所述S7中，需求分析模块与资源信息匹配模块相配合，部分无法及时匹配的学生会经过需求分析模块内的相近分析模块二次分析，从而补充分配到相对适合的老师队列中。
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