[发明专利]一种面向新中高考改革的选课方法

说明书

技术领域

本发明涉及教务信息管理技术领域，具体涉及一种面向新中高考改革的选课方法。

背景技术

随着今年北京、上海、浙江、河北等19省市高考新方案落地，新一轮全国高考改革拉开序幕。新高考最早在上海、浙江做试点，在2017年覆盖北京、天津、江西、山东、海南，而到2020年所有省份都要做完整的规划。满足学生多元化发展需求，高考改革势在必行。

新中高考招生改革方案着力彰显选择性教育理念，通过学生、学校的双向选择，促使招生公平从已有的程序公平、机会公平进一步走向内容公平。新中高考来了后，学生的选择多了起来，高考科目6选3、7选3，学生的课程表已经超越了原来单一的、固定不变的模式了，推进选课走班教学成为必然。上海、北京、天津是从6门课中选3门，对于学生来说有20种组合，而浙江是7选3，这对于学生来说就是35种组合。一个普通高中30个班级，学生数量1200人，选课结果就是n个排列组合。这种情况下，学生是否会选课，能否选好课，就成了摆在学生眼前最重要的问题。

目前指导学生选课的时候，指导老师大都是让学生根据自己的兴趣爱好来选择。但当有人问，如果几年后兴趣爱好发生变化怎么办呢？根据兴趣爱好选择了课程、大学和专业，结果毕业时却发现找不到工作，这又如何解决呢？

因此，选课除了靠学生个人兴趣，教师、家长的主观建议，更应该引入新的技术手段通过数据的精准分析帮助辅导学生做出更准确的选择。

发明内容

为解决现有技术存在的不足，本发明提供了一种面向新中高考改革的选课方法，包括如下步骤：

S1：获取待评估者的n个维度，根据所获取的n个维度对所欲选择的课程进行评估，每个维度分别选出m门课程；

S2：将所选择出的相同课程所在的维度对应的权重值相加，得到所选出的每个课程的权重值总和；

S3：选出权重值总和最高的N门课程，作为最后所选择的课程；

其中，m小于或等于N。

其中，所述步骤S1中，所述n个维度选自下述七个维度中的至少几种：

第一维度，用于表示职业性格测试的结果；

第二维度，用于表示校友情况；

第三维度，用于表示待评估者过往的每门课程考试成绩；

第四维度，用于表示待评估者的特征画像；

第五维度，用于表示每门课程的压力指数；

第六维度，用于表示每门课程的任课老师的选课建议；

第七维度，用于表示待评估者其他同学的选课组合情况。

其中，根据所述第二维度进行评估时，如果待评估者为初中生，根据上一年级学生的毕业去向、人数，并结合待评估者的学业情况和意向高中进行评估；如果待评估者为高中生，根据上一年级学生的高考情况，并结合待评估者的专业意向和大学意向进行评估。

其中，根据所述第二维度进行评估时，如果待评估者为高中生，所根据的上一年纪的高考情况包括大学、专业及人数。

其中，根据所述第三维度进行评估时，根据待评估者过往几次的科目成绩，生成C(m,M)种组合，计算生成每个组合中的m门课程过往几次的科目成绩的总分，选出总分最高的一组对应的m门课程，其中，M为所有的课程的总数。

其中，根据所述第四维度进行评估时，待评估者的画像通过该待评估者过往参与的学校活动、兴趣班、选修课以及从微信微博中抓取的其它数据来源生成。

其中，根据所述第五维度进行评估时，每门课程的压力指数通过下述公式得出：

压力指数r＝(新年级的课时数p/上一年的课时数q)-上一年度考试标准分z。

其中，所述七个维度中，每个维度的权重值的大小满足下述关系：第三维度>第五维度》第六维度>第一维度》第二维度》第四维度》第七维度。

其中，所述七个维度中，每个维度的权重值分别为：第一维度K[1]＝0.05，第二维度K[2]＝0.05，第三维度K[3]＝0.6，第四维度K[4]＝0.05，第五维度K[5]＝0.1，第六维度K[6]＝0.1，第七维度K[7]＝0.05。

本发明提供的面向新中高考改革的选课方法，从多个维度综合考虑，并赋予各维度不同的权重值，使学生的选课全面而量化，最大程度上规避了事前拍脑袋、事后拍大腿的随意选课模式。

具体实施方式

为了对本发明的技术方案及有益效果有更进一步的了解，下面详细说明本发明的技术方案及其产生的有益效果。