【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据分析教育，尤其涉及一种基于大数据的学生信息素养评估方法及系统。
技术介绍
1、目前，随着网络技术的发展，数据资料呈现爆炸式增长，致使人们每天接触到的信息量非常庞大，因此如何在纷繁复杂的信息世界里准确找到所需要的信息就要求信息用户有相对较高的信息素养，数智时代是一个数字化和智能化高度发展的时代，信息技术和大数据成为推动社会进步和经济发展的关键要素。在这个时代，信息的获取、深度挖掘和高效利用能力变得尤为重要，对人才的信息素质提出了更高的要求。高校人才信息素质培养成为适应数智时代发展需求的重要任务。
2、在数智时代，具备良好的信息素质能够使大学生在求职过程中更具竞争力。无论是从事哪个行业，具备信息检索、数据分析、信息技术应用等能力都能够为大学生带来更多的职业机会和发展空间。信息素质的培养不仅能帮助大学生更高效地获取和处理信息，更能引导他们形成独立思考、主动探索的学习态度和习惯，提高自主学习的能力，使他们能够在未来的职业生涯中不断更新知识和技能，实现终身学习，在对学生进行信息素质培养之前需要对其进行信息素养评估以确定每位学生的潜在发展方向，现有的信息素养评估方法都是通过问卷调查的方式进行人为主观评估，其评估结果不仅存在严重的主观性同时还无法进行全面的各项数据操作能力评估，使得最终评估结果缺乏客观性和参考价值。
技术实现思路
1、针对上述所显示出来的问题，本专利技术提供了一种基于大数据的学生信息素养评估方法及系统用以解决
技术介绍
中提到的通过问卷调查的方式进行人
2、一种基于大数据的学生信息素养评估方法，包括以下步骤：
3、确定信息素质组成要素之间的相互逻辑关系，基于相互逻辑关系建立信息素养评价体系；
4、根据信息素养评价体系确定多项能力的评价指标，确定每个评价指标的量化评估方式，基于量化评估方式通过大数据平台获取相关数据对学生进行定量分析；
5、根据分析结果确定每位学生的信息素养的强项参数和弱项参数，将强项参数和弱项参数进行比较分析确定影响学生信息素养水平的关键因素；
6、基于关键因素和每位学生的全方位测试能力图通过机器学习算法确定每位学生在信息素养方面的潜力值。
7、优选的，所述确定信息素质组成要素之间的相互逻辑关系，基于相互逻辑关系建立信息素养评价体系，包括：
8、确定与信息相关的多项操作因素，通过预设评估方式评估出每项操作因素的日常操作权重，基于日常操作权重筛选出构成信息素质的关键组成要素；
9、确定每个关键组成要素的操作流程参数，基于操作流程参数确定各个关键组成要素之间的关联属性，根据关联属性确定关键组成要素之间的相互逻辑关系；
10、根据相互逻辑关系确定每个关键组成要素的具体评价参考参数并设定评估标准；
11、根据每个关键组成要素的具体评价参考参数和评估标准以及相互逻辑关系建立信息素养评价体系。
12、优选的，所述根据信息素养评价体系确定多项能力的评价指标，确定每个评价指标的量化评估方式，基于量化评估方式通过大数据平台获取相关数据对学生进行定量分析，包括：
13、根据信息素养评价体系确定多项能力的评价参考参数，根据评价参考参数定义每项能力的评价指标；
14、获取每项能力的评价指标对应的表现数据，根据表现数据确定每个评价指标的量化评估方式；
15、基于量化评估方式通过大数据平台的数据挖掘技术获取学生使用过的网络资源和搜索引擎数据以及在技术平台上的活动数据；
16、利用信息素养评价体系基于评价指标和评价标准根据学生使用过的网络资源和搜索引擎数据以及在技术平台上的活动数据对学生进行信息素养定量分析。
17、优选的，所述根据分析结果确定每位学生的信息素养的强项参数和弱项参数，将强项参数和弱项参数进行比较分析确定影响学生信息素养水平的关键因素，包括：
18、根据分析结果确定每位学生的强项信息操作能力和弱项信息操作能力；
19、根据强项信息操作能力和弱项信息操作能力对应的评价参数从相关数据中筛选出每位学生的信息素养的强项参数和弱项参数；
20、将每位学生的强项参数和弱项参数与其他学生的同项参数进行比较，根据比较结果确定影响每项信息操作能力的预测目标变量；
21、确定预测目标变量的反映特征因素，将反映特征因素确认为影响学生信息素养水平的关键因素。
22、优选的，所述基于关键因素和每位学生的全方位测试能力图通过机器学习算法确定每位学生在信息素养方面的潜力值，包括：
23、确定关键因素的最直接呈现方式，基于最直接呈现方式确定每个关键因素的测试方式；
24、通过测试方式对每位学生进行测试，获取每位学生的全方位测试能力图，根据全方位测试能力图确定每位学生的长项因素和短项因素；
25、获取每位学生在每项信息操作能力下的简单行为参数和复杂行为参数；
26、通过决策树算法根据每位学生的长项因素和短项因素和每项信息操作能力的关联因素以及每位学生在每项信息操作能力下的简单行为参数和复杂行为参数确定每位学生的信息素养偏重模式；
27、根据信息素养偏重模式确定每位学生对于每项信息操作能力的偏重权值，根据偏重权值确定每位学生在每项信息操作能力下的潜力值。
28、一种基于大数据的学生信息素养评估系统，该系统包括：
29、建立模块，用于确定信息素质组成要素之间的相互逻辑关系，基于相互逻辑关系建立信息素养评价体系；
30、分析模块，用于根据信息素养评价体系确定多项能力的评价指标，确定每个评价指标的量化评估方式，基于量化评估方式通过大数据平台获取相关数据对学生进行定量分析；
31、第一确定模块，用于根据分析结果确定每位学生的信息素养的强项参数和弱项参数，将强项参数和弱项参数进行比较分析确定影响学生信息素养水平的关键因素；
32、第二确定模块，用于基于关键因素和每位学生的全方位测试能力图通过机器学习算法确定每位学生在信息素养方面的潜力值。
33、优选的，所述建立模块，包括：
34、第一筛选子模块，用于确定与信息相关的多项操作因素，通过预设评估方式评估出每项操作因素的日常操作权重，基于日常操作权重筛选出构成信息素质的关键组成要素；
35、第一确定子模块，用于确定每个关键组成要素的操作流程参数，基于操作流程参数确定各个关键组成要素之间的关联属性，根据关联属性确定关键组成要素之间的相互逻辑关系；
36、第二确定子模块，用于根据相互逻辑关系确定每个关键组成要素的具体评价参考参数并设定评估标准；
37、建立子模块，用于根据每个关键组成要素的具体评价参考参数和评估标准以及相互逻辑关系建立信息素养评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述确定信息素质组成要素之间的相互逻辑关系，基于相互逻辑关系建立信息素养评价体系，包括：
3.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述根据信息素养评价体系确定多项能力的评价指标，确定每个评价指标的量化评估方式，基于量化评估方式通过大数据平台获取相关数据对学生进行定量分析，包括：
4.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述根据分析结果确定每位学生的信息素养的强项参数和弱项参数，将强项参数和弱项参数进行比较分析确定影响学生信息素养水平的关键因素，包括：
5.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述基于关键因素和每位学生的全方位测试能力图通过机器学习算法确定每位学生在信息素养方面的潜力值，包括：
6.一种基于大数据的学生信息素养评估系统，其特征在于，该系统包括：
7.根据权利要求6所述基于大数据
8.根据权利要求6所述基于大数据的学生信息素养评估系统，其特征在于，所述分析模块，包括：
9.根据权利要求6所述基于大数据的学生信息素养评估系统，其特征在于，所述第一确定模块，包括：
10.根据权利要求6所述基于大数据的学生信息素养评估系统，其特征在于，所述第二确定模块，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述确定信息素质组成要素之间的相互逻辑关系，基于相互逻辑关系建立信息素养评价体系，包括：
3.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述根据信息素养评价体系确定多项能力的评价指标，确定每个评价指标的量化评估方式，基于量化评估方式通过大数据平台获取相关数据对学生进行定量分析，包括：
4.根据权利要求1所述基于大数据的学生信息素养评估方法，其特征在于，所述根据分析结果确定每位学生的信息素养的强项参数和弱项参数，将强项参数和弱项参数进行比较分析确定影响学生信息素养水平的关键因素，包括：...
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