【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及在线排课，特别涉及基于数据处理的智能在线排课方法及系统。
技术介绍
1、在线排课是指利用计算机软件系统对学校课程进行编排和管理的过程，随着教育信息化的发展，数字化校园建设逐渐成为趋势，而在线排课系统作为其中的重要组成部分，发挥着至关重要的作用，在线排课系统通过自动化技术，极大地简化了传统手工排课的繁琐过程，传统的排课方式效率低下且容易出错，需要耗费大量的时间和精力。
2、目前，随着科学技术的快速发展，智能在线排课的应用越来越广泛，随之而来的也存在一些不足：1、针对智能在线排课时，由于学员的个人情况不同，每个学员的兴趣方向也不同，在对学员进行在线排课时，无法及时根据学员的个人情况自动匹配学习方案，同时每个班级的学员数量无法实时追踪，导致在线课堂的学员可能出现混乱情况，无法保证学习课程的正常进行；2、由于学员的兴趣方向不同，无法实时检测学员当前时刻听课是否有兴趣，导致安排的课程无法满足个别学员需求，导致个别学员会出现课程遗漏或残缺的情况；3、在线排课时，由于学员的兴趣不同，感兴趣的听课方式也不同，当个别学员出现课程遗漏或残缺时，无法针对学员实现多课协同，同时实现趣味性的课程补缺。
3、因此，现提出一种基于数据处理的智能在线排课方法及系统解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供基于数据处理的智能在线排课方法及系统，以解决上述背景中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：基于数据处理的智能在线排课
3、所述数据追踪端用于通过实时采集学员基础信息，并安排学员填写学习兴趣问卷，根据学习兴趣问卷结果，自动匹配学员的学习方案，并对学习方案进行实时自追踪，对同类方案学员进行课程整合，并对每个班级的学员进行数量设定，自动对学员进行排序，对排序后的学员进行班级追踪，确保同品质学员的学习课程正常进行；
4、所述课程补足端用于通过实时追踪对应班级的学员是否出现排斥心理，并通过在线课程学习内容实时检测学习课程的完成情况，判断学生听课时是否出现遗漏或残缺，并实时检索学生听课时的积极兴趣值，针对遗漏或残缺的听课记录实时进行遗漏或残缺的课程检索；
5、所述多课协同端用于根据问卷调查的兴趣方案，制定多课协同的最佳排课优化方案，对每个学员进行针对性兴趣排课，并结合学员感兴趣的东西制定课程学习方案，将多个课程融合相辅相成式授课，实现趣味性多课协同的补缺效果。
6、所述数据追踪端包括数据采集模块、问卷调查模块和课程整合模块；
7、所述数据采集模块包括信息采集单元和兴趣记录单元；
8、所述信息采集单元用于通过数据采集仪实时采集学员的基础信息；
9、所述兴趣记录单元用于根据兴趣问卷的兴趣课程值自动匹配相同兴趣的学习方案，并针对每种兴趣制定课程规划。
10、所述问卷调查模块包括问卷调查单元和结果显示单元；
11、所述问卷调查单元用于通过发放兴趣问卷给学员，并指导学员完成问卷填写；
12、所述结果显示单元用于根据兴趣问卷的打分结果自动生成学员的兴趣课程排课表。
13、所述课程整合模块包括同类整合单元、方案追踪单元、排序追踪单元和整合检测单元；
14、所述同类整合单元用于对相同兴趣课程排课表的学员进行阿拉伯数字排序，并通过将兴趣课程排课表进行数据整合，生成统一的数据整合学习方案；
15、所述方案追踪单元用于通过数据追踪仪和计时器实时追踪数据整合学习方案的授课过程；
16、所述排序追踪单元用于将阿拉伯数字排序的学员进行序号追踪，识别序号是否超出班级学生数量，并计算最大序号与班级学生数量的差值，若差值≤0则判断班级学员正常，若差值>0则判断班级学员超出，自动将其踢出班级；
17、所述整合检测单元用于对相同学习方案的学员进行数据整合，并对数据整合后的学员听课情况进行检测，检测包括学员听课打卡记录、学员提问记录、学员被提问记录以及学员举手频率记录，通过设定检测标准参数，将检测到的数值与其进行差值计算，若差值>0则判断学员的学习课程正常，若差值≤0则判断学员的学习课程异常。
18、所述课程补足端包括课程检测模块、排斥心理模块和异常自追踪模块；
19、所述课程检测模块包括课程追踪单元和检测完成单元；
20、所述课程追踪单元用于通过数据追踪仪和计时器实时追踪对应班级学员的学习课程实时状态；
21、所述检测完成单元用于计算学员对当前时刻知识点的掌握情况，其中学员对当前时刻学习方案的知识点完成情况，计算公式如下：
22、
23、
24、其中，p表示学员对当前时刻的知识点完成率，gn表示学员在不完全掌握知识点的情况下正确解决知识点的概率，dn表示学员在完全掌握知识点的情况下答错知识点的概率，ωn表示学员所作答m道题目中，考查知识点完成情况的题目集合，w表示知识点完成情况集合中的任意知识点，y(w)表示知识点作答信息y中学员对知识点的得分情况，βn表示学员对知识点的作答情况，若计算出的p与当前时刻知识点完成率的差值≥0则判断知识点完成，若计算出的p与当前时刻知识点完成率的差值<0则判断知识点未完成。
25、所述排斥心理模块包括兴趣检测单元和排斥判断单元；
26、所述兴趣检测单元用于根据学员听课状态检测学员对于课堂的积极兴趣值，检测方法如下：
27、步骤1：计算学员对当前时刻对于课堂的积极兴趣值，其中学员对当前时刻对于课堂的积极兴趣值，计算公式如下：
28、m＝∑v×e
29、其中，m表示当前时刻学员对学习方案知识点的积极兴趣值，v表示当前时刻学员对学习方案知识点的效用价值，e表示当前时刻学员对学习方案知识点的期望值；
30、步骤2：将计算出的积极兴趣值与标准值进行差值计算，判断是否达标，若计算出的差值≥0则判断积极兴趣值达标，若计算出的差值<0则判断积极兴趣值未达标；
31、所述排斥判断单元用于通过计时器将判断积极兴趣值未达标的学员课程记为无效课程，无效课程也被称为遗漏残缺课程。
32、所述异常自追踪模块包括异常检索单元和课程检索单元；
33、所述异常检索单元用于根据积极兴趣值检索学员学习方案执行过程中的全部无效课程；
34、所述课程检索单元用于通过数据整合将全部无效课程自动生成对应学员的异常课程完成表。
35、所述多课协同端包括兴趣检索模块、最佳方案模块和多课协同模块；
36、所述兴趣检索模块用于根据对应学员的问卷调查方案，检索问卷调查方案中对应学员最高的积极兴趣值趣味活动；
37、所述最佳方案模块包括兴趣针对单元和最佳排课单元；
38、所述兴趣针对单元用于根据最高的积极兴趣值对应的趣味活动，展开谈论本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于数据处理的智能在线排课系统，其特征在于，所述系统包括数据追踪端、课程补足端和多课协同端；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据追踪端包括数据采集模块、问卷调查模块和课程整合模块；
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述问卷调查模块包括问卷调查单元和结果显示单元；
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述课程整合模块包括同类整合单元、方案追踪单元、排序追踪单元和整合检测单元；
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述课程补足端包括课程检测模块、排斥心理模块和异常自追踪模块；
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：所述排斥心理模块包括兴趣检测单元和排斥判断单元；
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于：所述异常自追踪模块包括异常检索单元和课程检索单元；
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述多课协同端包括兴趣检索模块、最佳方案模块和多课协同模块；
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于：所述多课协同模块包括趣味相辅单元、多课协同单元
10.基于数据处理的智能在线排课方法，引用权利要求1-9任意一条所述的基于数据处理的智能在线排课系统，其特征在于，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.基于数据处理的智能在线排课系统，其特征在于，所述系统包括数据追踪端、课程补足端和多课协同端；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述数据追踪端包括数据采集模块、问卷调查模块和课程整合模块；
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于：所述问卷调查模块包括问卷调查单元和结果显示单元；
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于：所述课程整合模块包括同类整合单元、方案追踪单元、排序追踪单元和整合检测单元；
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述课程补足端包括课程检测模块、排斥心理模块和异常自追踪模块；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李晴，张震，
申请(专利权)人：徐州妙骏信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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