【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析处理的，具体为基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法及系统。
技术介绍
1、学习力就是学习动力，学习毅力和学习能力三要素。学习力是指一个人或一个企业、一个组织学习的动力、毅力和能力的综合体现。学习力是把知识资源转化为知识资本的能力。学习力是指一个人或一个企业、一个组织学习的动力、毅力和能力的综合体现。学习力是把知识资源转化为知识资本的能力。个人的学习力，不仅包含它的知识总量，即个人学习内容的宽广程度和组织与个人的开放程度；也包含它的知识质量，即学习者的综合素质、学习效率和学习品质；还包含它的学习流量，即学习的速度及吸纳和扩充知识的能力；更重要的是看它的知识增量，即学习成果的创新程度以及学习者把知识转化为价值的程度。组织学习力是人们创新能力的集中体现，能直接转化为创新成果。它倡导团队学习比个人学习更重要，团队具有整体搭配的学习能力，团体内信息和知识自由流动，高度共享，团队学习既是团队成员相互沟通和交流思想的过程，也是团队成员寻求共识和统一行动的过程，从而也是产生团队的“创造性张力”的过程。在教育领域如何准确评估出学生的学习力是实施个性化教学目标的十分重要的参考因素，传统的学生学习力评估只是简单通过测试题目在相同时间通过学生答题得分来判断学生的学习力，然而学习力包含学习动力、学习毅力和学习能力，通过测试题目只能简单测试出学生学习能力，不能对学生的学习动力、学习毅力进行综合判断，同时在学习能力测试阶段只关注学生的答题得分，不考虑学生的答题时间也不能科学测试出学生学习能力。
2、公开号为cn11
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、为解决上述传统的学生学习力评估只是简单通过测试题目在相同时间通过学生答题得分来判断学生的学习力，然而学习力包含学习动力、学习毅力和学习能力，通过测试题目只能简单测试出学生学习能力，不能对学生的学习动力、学习毅力进行综合判断，同时在学习能力测试阶段只关注学生的答题得分，不考虑学生的答题时间也不能科学测试出学生学习能力的问题，实现以上全面科学评估学习动力、学习毅力和学习能力，提升学习力评估的准确性、真实测试学生的学习力的目的。
3、(二)技术方案
4、本专利技术通过以下技术方案予以实现：基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，所述方法包括如下步骤：
5、s1、采集学习动力测试关键词数据、学习毅力测试合规时间数据、学习能力测试分数结果数据、学习能力测试时间结果数据；
6、s2、依据所述学习动力测试关键词数据分别计量出同类型关键词个数占所有关键词个数的比重，并生成学习动力测试关键词占比数据，依据所述学习动力测试关键词占比数据进行占比数值分析，筛选出最大学习动力测试关键词占比数据；
7、s3、依据最大学习动力测试关键词占比数据搜索出对应的所述学习动力测试关键词数据并标识构建为确定学习动力测试关键词数据；
8、s4、依据所述确定学习动力测试关键词数据与学习动力测试得分分类数据通过数据识别算法按照学习动力测试关键词进行识别，分析生成学生学习动力测试得分数据；
9、s5、依据所述学习毅力测试合规时间数据与学习毅力测试总时间数据进行比值计量并将所述比值构建为学生学习毅力测试得分数据；
10、s6、依据所述学习能力测试分数结果数据和所述学习能力测试时间结果数据进行数值计量并将所述数值构建为学生学习能力测试得分数据；
11、s7、依据所述学生学习动力测试得分数据、所述学生学习毅力测试得分数据、所述学生学习能力测试得分数据进行数值分析计量生成并输出学生学习力综合得分计算结果数据；采用数据识别算法将所述学生学习力综合得分计算结果数据与学生学习力综合得分分类数据按照学习力综合得分数值大小进行比对，分析构建出学生学习力评估结果。
12、优选的，所述采集学习动力测试关键词数据、学习毅力测试合规时间数据、学习能力测试分数结果数据、学习能力测试时间结果数据的操作步骤如下：
13、s11、通过问卷调查平台在规定时间内多次采集学生的学习动力的关键词数据并生成学习动力测试关键词数据集合a＝(a1,…,am,…,aθ)，m＝1,2,3,…,θ；其中am表示第m个学习动力测试关键词数据，θ表示学习动力测试关键词数据数量的最大值；所述规定时间包括六个月、十二个月、十八个月、二十四个月中任意一个时间段；所述学习动力测试关键词包括为个人目标而学习、为具体行业领域而学习、为国家目标而学习中至少一种，所述问卷调查平台包括问卷星、微信问卷小程序、qq问卷小程序中任意一种；
14、通过时间计量传感器采集学生进行学习毅力测试处于符合学习规定状态的时间并生成学习毅力测试合规时间数据tyili；
15、通过学校知识点测试平台在线测试新知识点题目并统计学生的测试得分并生成学习能力测试分数结果数据γnengli；
16、通过学校知识点测试平台在线测试新知识点题目并统计学生的测试完成时间并生成学习能力测试时间结果数据tnengli。
17、优选的，所述依据所述学习动力测试关键词数据分别计量出同类型关键词个数占所有关键词个数的比重，并生成学习动力测试关键词占比数据，依据所述学习动力测试关键词占比数据进行占比数值分析，筛选出最大学习动力测试关键词占比数据的操作步骤如下：
18、s21、获取学习动力测试关键词数据集合a；
19、s22、按照个人目标关键词、具体行业领域关键词、国家目标关键词将学习动力测试关键词数据集合a中学习动力测试关键词数据am进行分类并计算同类型关键词个数占所有关键词个数的比重并生成学习动力测试关键词占比数据集合b＝(b1,b2,b3)，其中b1表示在学习动力测试关键词数据集合a中属于个人目标关键词的学习动力测试关键词数据am个数占所有的学习动力测试关键词数据个数的比值，所述个人目标关键词包括为提升个人篮球技能而学习、为提升个人学习成绩而学习、为得到家长认可而学习和为改变个人生活条件而学习；
20、b2表示在学习动力测试关键词数据集合a中属于具体行业领域本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述采集学习动力测试关键词数据、学习毅力测试合规时间数据、学习能力测试分数结果数据、学习能力测试时间结果数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述学习动力测试关键词数据分别计量出同类型关键词个数占所有关键词个数的比重，并生成学习动力测试关键词占比数据，依据所述学习动力测试关键词占比数据进行占比数值分析，筛选出最大学习动力测试关键词占比数据的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据最大学习动力测试关键词占比数据搜索出对应的所述学习动力测试关键词数据并标识构建为确定学习动力测试关键词数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述确定学习动力测试关键词数据与
6.根据权利要求5所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述学习毅力测试合规时间数据与学习毅力测试总时间数据进行比值计量并将所述比值构建为学生学习毅力测试得分数据的操作步骤如下：
7.根据权利要求6所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述学习能力测试分数结果数据和所述学习能力测试时间结果数据进行数值计量并将所述数值构建为学生学习能力测试得分数据的操作步骤如下：
8.根据权利要求7所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述学生学习动力测试得分数据、所述学生学习毅力测试得分数据、所述学生学习能力测试得分数据进行数值分析计量生成并输出学生学习力综合得分计算结果数据；采用数据识别算法将所述学生学习力综合得分计算结果数据与学生学习力综合得分分类数据按照学习力综合得分数值大小进行比对，分析构建出学生学习力评估结果的操作步骤如下：
9.实现如根据权利要求1-8中任意一项所述的基于AI针对学生个性化数据分析的学习力评估方法的系统。
...【技术特征摘要】
1.基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述采集学习动力测试关键词数据、学习毅力测试合规时间数据、学习能力测试分数结果数据、学习能力测试时间结果数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述学习动力测试关键词数据分别计量出同类型关键词个数占所有关键词个数的比重，并生成学习动力测试关键词占比数据，依据所述学习动力测试关键词占比数据进行占比数值分析，筛选出最大学习动力测试关键词占比数据的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据最大学习动力测试关键词占比数据搜索出对应的所述学习动力测试关键词数据并标识构建为确定学习动力测试关键词数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于ai针对学生个性化数据分析的学习力评估方法，其特征在于：所述依据所述确定学习动力测试关键词数据与学习动力测试得分分类数据通过数据识别算法按照学习动力测试...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪晓丹，邬歆，马玉赫，杨壮，王晨太，于丁，
申请(专利权)人：北京和气聚力教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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