[发明专利]一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于移动在线教学的数据交互领域，具体涉及一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法及系统。

背景技术

SPOC作为小型私有网络课程(SmallPrivateOnlineCourse)的缩写，是美国伯克利大学ArmandoFox教授的发明，通常SPOC的学生人数在十几人到数百人之间，不会上千。Fox教授认为慕课资源如果用作学校平台教学的补充而不是代替，将会提升教师在教学中的价值，促进学生积极思考，有利于学生掌握所学，并保持学习的兴趣。注意这里Fox教授所谈到的SPOC模式与以往的混合教学模式是一回事，只不过当初的混合教学模式使用的是授课教师在学校的网络平台上放置的资源，或者推荐引用互联网资源，因为不是慕课课程资源，可能缺乏短小视频随时随地可学、系统自动判题的优越性。

SPOC对于慕课平台提供商如edX、Coursera来说可以带来一种新的赢利模式，即慕课开课老师可以授权某学校使用其课程材料进行对其学校学生的SPOC。为了支持这样的应用，慕课平台商都设计了SPOC系统。最简单的SPOC系统是复制慕课课程，只为有限的学生服务，即课程授权方式。但也有一些SPOC系统是在慕课平台上套SPOC，也就是说SPOC的学生可以参与慕课的讨论，但是有自己额外的学习任务和自己的私密讨论区。

相对于慕课来说，SPOC可以用于专业教育，用在线课程的优势满足小规模、有特殊要求人群的需要，也许还可以有一定的收入回报。对于众多高校来说，SPOC就是使用慕课资源开展翻转平台，在提供灵活性和有效性的同时，为学生带来纯慕课所缺失的完整的教育体验，包括师生的亲密接触。对于希望用大数据研究提升教学质量的研究人员来说，SPOC可能会比慕课更精准地提供有价值的研究数据。

目前的SPOC平台中，课程尚未统一，多数专业课讲课、出考卷、改考卷、定成绩为同一教师，成绩的记载随意性较为严重。平时成绩的介入大面积提高了总评成绩及格率是普遍现象，但是如果缺乏对平时成绩全面记载、量化纲分的刚性要求，也没有针对不同课程的具体可行的操作方法，甚至没有设计出一个合理记载不同项目平时成绩及其换算的表格，则很难进行核查。因此，针对SPOC平台而言，亟需开发一种平时成绩的统计处理方法，实现SPOC平台中成绩数据库的动态构建。

发明内容

本发明的目的是加强对成绩数据的过程管理，实现用户在平台上学习过程中产生的任务数据的自动化评价，使成绩数据库实现连续的动态更新，并提供一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法及系统。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种SPOC平台中平时成绩的统计处理方法，包括以下步骤：

S1:学生终端或教师终端向服务器发送任务完成数据，并由服务器接收并处理得到目标学生终端的成绩数据；

S2:教师终端向服务器发送平时成绩加权统计方法指令，服务器根据接收到的指令调用存储的任务完成数据进行加权计算，得到每个学生终端的加权平时成绩，并进行存储；

S3:教师终端或学生终端向服务器发送查询信号，服务器根据接收到的查询信号调取查询信号所涉及的成绩数据发送给教师终端或学生终端。

作为优选，所述的成绩数据分为任务型、竞争型、附加型三类，

各部分的计算方法具体为：

任务型：A1＝NA1/MA*SA；其中A1表示目标学生终端的任务型成绩,NA1表示目标学生终端的任务参与次数,SA表示任务型成绩总分，MA表示任务总次数；

竞赛型：B1＝NB1/MB*SB*H1+(1/NB2)/MB*SB*H2；其中B1表示目标学生终端的竞赛成绩,NB1表示目标学生终端的竞赛任务完成参与次数,NB2表示目标学生终端的竞赛排名,H1和H2均表示成绩统计系数且H1+H2＝1,SB表示竞赛型成绩总分,MB表示竞赛总次数；

附加型：C1＝L*NC1，其中C1表示目标学生终端的附加成绩，L表示附加分系数，NC1表示作业提交次数。

作为优选，所述的步骤S2中，平时成绩加权统计方法指令包括平时成绩组成结构、权重，其中竞争型的分数根据线性或者标准分的方式计算。

作为优选，所述的服务器不断处理并保存各学习终端的上传的成绩数据，任务型成绩数据在收到学生终端提交的任务完成数据后进行统计分析，竞赛型成绩数据在收到查询信号时进行统计，并更新成绩。

作为进一步优选，竞赛型成绩数据更新时：每次更新仅统计处理前一次查询和后一次查询中间新增的成绩数据，将新增的成绩叠加到前一次查询后统计处理得到的成绩中。