CN113793238A - 一种教育***及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种教育***及方法，涉及教学技术领域。该教育***通过第一基本信息获取模块获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，第一特征信息生成模块根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过预置的特征模型对学生和老师的特征作出分析，再由统计模块将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；最后由第一方案生成模块，将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。从而得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。

Description

一种教育***及方法
技术领域
本发明涉及教学技术领域，具体而言，涉及一种教育***及方法。
背景技术
教学方案是教师对单元教学过程的计划安排，是教师实施教学的依据。教师实施授课的效果，很大程度上取决于教学方案设计的质量。为减少教师备课的工作量，提高教学工作效率，教学方案的设计内容应简单明了，准确到位，真正起到授课依据的作用。
但是，目前现有技术中教学方案***是通过获取并匹配学生的需求，以得到相应的教学方案，并没有考虑到班级中学生自身的特点，会使学生的教育丧失针对性，从而阻碍学生的发展。
发明内容
本发明的目的在于提供一种教育***及方法，用以改善现有技术中教学方案***是通过获取并匹配学生的需求，以得到相应的教学方案，没有考虑到班级中学生自身的特点的问题。
第一方面，本申请实施例提供一种教育***，其包括：
第一基本信息获取模块，用于获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息；
第一特征信息生成模块，用于根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；
统计模块，用于将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；
第一方案生成模块，用于将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。
上述实现过程中，通过第一基本信息获取模块获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，然后第一特征信息生成模块根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过预置的特征模型可以对学生和老师的特征作出分析，再由统计模块将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；这样得到的班级特征信息符合班级中学生特征信息的整体趋势，代表了班级中的学生的整体情况；最后由第一方案生成模块，将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。预置的教育教学模型中包括了各种特征类型对应的教学方案，这些教学方案都是针对不同的特征类型分析设计的，通过输入的班级特征信息可以得到对应的教学方案，教师可以根据得到的教学方案进行教学。从而得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括：
第二方案生成模块，用于将各个学生的特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成一对一教学方案。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，还包括：
第二基本信息获取模块，用于获取各个学生对应家长的基本信息；
第二特征信息生成模块，用于根据各个学生对应家长的基本信息采用预置的特征模型对各个学生对应家长进行特征分析，生成各个学生对应家长的特征信息；
第二方案生成模块，用于将各个学生的特征信息与各个学生对应家长的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成家庭教学方案。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，所述统计模块包括：
第一统计单元，用于将各个学生的特征信息中的内部特征组合进行统计，生成班级内部特征组合；
第二统计单元，用于将各个学生的特征信息中的外部特征组合进行统计，生成班级外部特征组合；
第三统计单元，用于将各个学生的特征信息中的综合特征组合进行统计，生成班级综合特征组合；
第四统计单元，用于将班级内部特征组合、班级外部特征组合和班级综合特征组合进行整合，生成班级特征信息。
基于第一方面，在本发明的一些实施例中，包括：
样本特征类型获取模块，用于获取多种样本特征类型组合；
教学方式获取模块，用于获取多种样本特征类型组合对应的教学方式；
对应模块，用于将各个样本特征类型组合与对应的教学方式进行对应，以建立教育教学模型。
第二方面，本申请实施例提供一种教育方法，包括以下步骤：
获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息；
根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；
将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；
将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。
上述实现过程中，通过获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，然后根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过对学生和老师的特征作出分析，再将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；这样得到的班级特征信息符合班级中学生特征信息的整体趋势，代表了班级中的学生的整体情况；最后将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。预置的教育教学模型中包括了各种特征类型对应的教学方案，这些教学方案都是针对不同的特征类型分析设计的，通过输入的班级特征信息可以得到对应的教学方案，教师可以根据得到的教学方案进行教学。从而得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，其包括存储器，用于存储一个或多个程序；处理器。当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如上述第一方面中任一项所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任一项所述的方法。
本发明实施例至少具有如下优点或有益效果：
本发明实施例提供一种教育***及方法，通过第一基本信息获取模块获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，然后第一特征信息生成模块根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过预置的特征模型可以对学生和老师的特征作出分析，再由统计模块将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；这样得到的班级特征信息符合班级中学生特征信息的整体趋势，代表了班级中的学生的整体情况；最后由第一方案生成模块，将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。通过第二方案生成模块可以将单个学生的特征信息与教师的特征信息进行对应得到一对一教学方案，得到的一对一教学方案是充分针对学生的自身特征设计的，从而可以使学生的教育更加具有针对性。通过第二基本信息获取模块获取各个学生对应家长的基本信息，第二特征信息生成模块根据各个学生对应家长的基本信息采用预置的特征模型对各个学生对应家长进行特征分析，生成各个学生对应家长的特征信息。第二方案生成模块将各个学生的特征信息与各个学生对应家长的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成家庭教学方案，得到的家庭教学方案是匹配了学生及家长的特征信息得到的，因此具有针对性，使得家长对学生的教育更具针对性，有利于学生的发展。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种教育***结构框图；
图2为本发明实施例提供的一种教育方法流程图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构框图。
图标：110-第一基本信息获取模块；120-第一特征信息生成模块；130- 统计模块；140-第一方案生成模块；101-存储器；102-处理器；103-通信接口。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的各个实施例及实施例中的各个特征可以相互组合。
请参看图1，图1为本发明实施例提供的一种教育***框图。该教育***，包括：
第一基本信息获取模块110，用于获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息。学生的基本信息包括有：学生的出生日期、父母的出生日期、父母的出生城市、父母的爱好、父母的特长、学生完成韦氏儿童评测结果、血质类型、认知类型、性格颜色、MBTI人格类型、房树人潜意识类型、遗传特征信息等等。教师的基本信息包括有：教师的出生日期、教师的出生城市、教师的爱好、教师的特长、教师的教育观念、教师完成MBTI 职业性格测试结果、血质类型、认知类型、性格颜色、MBTI人格类型、房树人潜意识类型、遗传特征信息等。学生的基本信息和教师的基本信息可以是由学生和教师进行输入，也可以是直接进行数据导入。例如：获取到班级中学生A的信息为：学生A的出生日期为2015年5月23日、父母的出生日期分别为：父亲的出生日期为1985年5月4日；母亲的出生日期为 1987年6月4日、父母的出生城市均为北京；父母的爱好：父亲的爱好为足球，母亲的爱好为跳舞；学生A完成韦氏儿童评测结果为140。获取到教师A的信息为：教师A的出生日期为1986年5月4日、教师的出生城市为北京；教师的爱好：唱歌；教师的特长为钢琴；教师的教育观念：教育与实践结合；学生A完成韦氏儿童评测结果为140。
第一特征信息生成模块120，用于根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息。上述对各个学生和教师进行特征分析主要是指将学生和教师的基本信息输入到预置的特征模型，然后提取出基本信息中的血质类型、认知类型、性格颜色、MBTI人格类型、房树人潜意识类型、遗传特征、古代历法等信息，将上述信息与预置的特征模型中的特征信息进行对比，找到对应的特征信息。特征信息包括有内部特征信息、外部特征信息和综合特征信息。内部特征即本身的血质类型、认知类型、性格颜色、MBTI人格类型、房树人潜意识类型、遗传特征(综合父母类型)、古代历法。
统计模块130，用于将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；班级整体特征就是将所有孩子的以上类型数据做总体分析，得出百分比，总结倾向性。上述统计过程主要由以下单元完成：
第一统计单元，用于将各个学生的特征信息中的内部特征组合进行统计，生成班级内部特征组合；统计是指将班级中各个学生的内部特征组合进行分类，并得到每一类的学生数，最后得到学生数占比最多的组合作为班级内部特征组合。例如：班级A的学生人数为20人，其中MBTI人格类型为：ISTJ的人数为10人，ENFJ的人数为5人、INTJ的人数为5人；性格颜色：红色性格人数为8人，黄色性格人数为7人，蓝色性格人数为5，认知类型为：场独立型与场依存型人数为9人，沉思型与冲动型人数为11 人，最后可以得到班级内部特征组合为：MBTI人格类型为：ISTJ；性格颜色：红色；认知类型为：沉思型与冲动型。
第二统计单元，用于将各个学生的特征信息中的外部特征组合进行统计，生成班级外部特征组合；统计是指将班级中各个学生的外部特征组合进行分类，并得到每一类的学生数，最后得到学生数占比最多的组合作为班级外部特征组合。例如：班级中学生人数为10人，其中，目标型兄弟位组合的人数为8人，表达型流动位人数为2人，则班级外部特征组合为目标型兄弟位组合。
第三统计单元，用于将各个学生的特征信息中的综合特征组合进行统计，生成班级综合特征组合；统计是指将班级中各个学生的综合特征组合进行分类，并得到每一类的学生数，最后得到学生数占比最多的组合作为班级综合特征组合。例如：班级中学生人数为8人，其中，目标型兄弟位强互动组合的人数为6人，表达型流动位弱人数为2人，则班级综合特征组合为目标型兄弟位强互动组合。
第四统计单元，用于将班级内部特征组合、班级外部特征组合和班级综合特征组合进行整合，生成班级特征信息。整合是指将班级内部特征组合、班级外部特征组合和班级综合特征组合合并起来就是班级特征信息。例如：班级综合特征为：班级内部特征组合为：MBTI人格类型为：ISTJ；性格颜色：红色；认知类型为：沉思型与冲动型；班级外部特征组合为：目标型兄弟位组合；班级综合特征组合为：目标型兄弟位强互动组合。
第一方案生成模块140，用于将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。主要由以下模块完成：
样本特征类型获取模块，用于获取多种样本特征类型组合；样本特征类型组合包括多种，每一种样本特征类型组合包括有内部特征组合、外部特征组合和综合特征组合。
教学方式获取模块，用于获取多种样本特征类型组合对应的教学方式；教学方式由教师根据经验对不同的样本特征类型组合设计的教学方式，教学方式包括对学生的态度、互动方式、成长规划等等。教学方式获取模块将多种教学方式的数据录入。
对应模块，用于将各个样本特征类型组合与对应的教学方式进行对应，以建立教育教学模型。
上述实现过程中，通过第一基本信息获取模块110获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，然后第一特征信息生成模块120根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过预置的特征模型可以对学生和老师的特征作出分析，再由统计模块130 将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；这样得到的班级特征信息符合班级中学生特征信息的整体趋势，代表了班级中的学生的整体情况；最后由第一方案生成模块140，将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。预置的教育教学模型中包括了各种特征类型对应的教学方案，这些教学方案都是针对不同的特征类型分析设计的，通过输入的班级特征信息可以得到对应的教学方案，教师可以根据得到的教学方案进行教学。从而得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。
其中，对于在需要一对一的教学场景中，还可以通过以下模块得到相应的教学方案：
第二方案生成模块，用于将各个学生的特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成一对一教学方案。预置的教育教学模型通过对应学生的特征信息与教师的特征信息，可以得到对应的教学方案。
上述实现过程中，通过第二方案生成模块可以将单个学生的特征信息与教师的特征信息进行对应得到一对一教学方案，得到的一对一教学方案是充分针对学生的自身特征设计的，从而可以使学生的教育更加具有针对性，有利于学生的发展。
其中，学生的教育还离不开家长，对于家庭教学方案还可以通过以下模块得到：
第二基本信息获取模块，用于获取各个学生对应家长的基本信息；家长的基本信息包括有性格颜色、家长完成MBTI职业性格测试结果、认知类型、房树人潜意识类型等。
第二特征信息生成模块，用于根据各个学生对应家长的基本信息采用预置的特征模型对各个学生对应家长进行特征分析，生成各个学生对应家长的特征信息；通过获取到的家长的基本信息在预置的特征模型中进行匹配得到各个学生对应家长的特征信息。
第二方案生成模块，用于将各个学生的特征信息与各个学生对应家长的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成家庭教学方案。通过匹配学生的特征信息与各个学生对应家长的特征信息得到对应的教学方案，将对应的教学方案作为家庭教学方案。
上述实现过程中，通过第二基本信息获取模块获取各个学生对应家长的基本信息，第二特征信息生成模块根据各个学生对应家长的基本信息采用预置的特征模型对各个学生对应家长进行特征分析，生成各个学生对应家长的特征信息。第二方案生成模块将各个学生的特征信息与各个学生对应家长的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成家庭教学方案，得到的家庭教学方案是匹配了学生及家长的特征信息得到的，因此具有针对性，使得家长对学生的教育更具针对性，有利于学生的发展。
基于同样的发明构思，本发明还提出一种教育方法，请参看图2，图2 为本发明实施例提供的一种教育方法流程图。该教育方法包括以下步骤：
步骤S110：获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息；
步骤S120：根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；
步骤S130：将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；
步骤S140：将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。
上述实现过程中，通过获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，然后根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过对学生和老师的特征作出分析，再将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；这样得到的班级特征信息符合班级中学生特征信息的整体趋势，代表了班级中的学生的整体情况；最后将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。预置的教育教学模型中包括了各种特征类型对应的教学方案，这些教学方案都是针对不同的特征类型分析设计的，通过输入的班级特征信息可以得到对应的教学方案，教师可以根据得到的教学方案进行教学。从而得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的电子设备的一种示意性结构框图。电子设备包括存储器101、处理器102和通信接口103，该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块，如本申请实施例所提供的教育***对应的程序指令/模块，处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其他节点设备进行信令或数据的通信。
其中，存储器101可以是但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。该处理器 102可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可以理解，图3所示的结构仅为示意，电子设备还可包括比图3中所示更多或者更少的组件，或者具有与图3所示不同的配置。图3中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的***和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的***实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/ 或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
综上，本申请实施例提供的一种教育***及方法，该教育***通过第一基本信息获取模块110获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息，然后第一特征信息生成模块120根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；通过预置的特征模型可以对学生和老师的特征作出分析，再由统计模块130将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；这样得到的班级特征信息符合班级中学生特征信息的整体趋势，代表了班级中的学生的整体情况；最后由第一方案生成模块140，将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。预置的教育教学模型中包括了各种特征类型对应的教学方案，这些教学方案都是针对不同的特征类型分析设计的，通过输入的班级特征信息可以得到对应的教学方案，教师可以根据得到的教学方案进行教学。从而得到的教学方案是考虑到班级中学生自身的特点得到的，使得学生的教育具有针对性，有利于学生的发展。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。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，本申请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申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (8)

1.一种教育***，其特征在于，包括：
第一基本信息获取模块，用于获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息；
第一特征信息生成模块，用于根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；
统计模块，用于将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；
第一方案生成模块，用于将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。
2.根据权利要求1所述的教育***，其特征在于，还包括：
第二方案生成模块，用于将各个学生的特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成一对一教学方案。
3.根据权利要求1所述的教育***，其特征在于，还包括：
第二基本信息获取模块，用于获取各个学生对应家长的基本信息；
第二特征信息生成模块，用于根据各个学生对应家长的基本信息采用预置的特征模型对各个学生对应家长进行特征分析，生成各个学生对应家长的特征信息；
第二方案生成模块，用于将各个学生的特征信息与各个学生对应家长的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成家庭教学方案。
4.根据权利要求1所述的教育***，其特征在于，所述统计模块包括：
第一统计单元，用于将各个学生的特征信息中的内部特征组合进行统计，生成班级内部特征组合；
第二统计单元，用于将各个学生的特征信息中的外部特征组合进行统计，生成班级外部特征组合；
第三统计单元，用于将各个学生的特征信息中的综合特征组合进行统计，生成班级综合特征组合；
第四统计单元，用于将班级内部特征组合、班级外部特征组合和班级综合特征组合进行整合，生成班级特征信息。
5.根据权利要求1所述的教育***，其特征在于，还包括：
样本特征类型获取模块，用于获取多种样本特征类型组合；
教学方式获取模块，用于获取多种样本特征类型组合对应的教学方式；
对应模块，用于将各个样本特征类型组合与对应的教学方式进行对应，以建立教育教学模型。
6.一种教育方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取班级中的各个学生的基本信息和教师的基本信息；
根据各个学生的基本信息和教师的基本信息分别采用预置的特征模型对各个学生和教师进行特征分析，生成各个学生的特征信息和教师的特征信息；
将各个学生的特征信息进行统计，生成班级特征信息；
将班级特征信息与教师的特征信息输入到预置的教育教学模型中，生成教学方案。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储一个或多个程序；
处理器；
当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求8中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8中任一项所述的方法。
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