[发明专利]一种基于教学过程数据的教学风险预警方法

权利要求书

1.一种基于教学过程数据的教学风险预警方法，其特征在于，包括Ap1、ApN、核心交换机、教学行为采集器、Flume、HDFS、行为数据预处理分析任务的spark计算引擎以及预警模型的建模算法，具体实施步骤为：

(1)采集教学过程行为数据；对已过去的数据进行清洗预处理，减少后续处理数据量；

(2)存储数据到hdfs中；确定存在教学问题的学生、教师数据，并将此类学生、教师数据标签化；

(3)对数据做量化分析；对量化后的数据做教学风险标签；通过对第三步骤标签过的数据做算法处理，建立教学预警模型；

(4)利用算法对标签后的数据训练教学风险预警模型；利用日常产生的教学数据，对学生行为向量化；

(5)利用算法得出的教学风险预警模型预测该学生、教师出现教学风险的概率，利用算法对教学行为向量分类，判断是否符合教学预警。

2.根据权利要求1所述的一种基于教学过程数据的教学风险预警方法，其特征在于：获取教师、学生日常的教学与学习行为数据，形成数据库；对行为数据提供各种图形化报表，方便老师、学生了解教学中的各种现状；对行为数据进行大数据分析，通过算法建设教学预警模型；对有教学风险的学生、教师进行预警。

3.根据权利要求1所述的一种基于教学过程数据的教学风险预警方法，其特征在于：根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制存储介质所在设备执行上述教学行为数据采集程序以及相应建模、预警软件程序。

4.根据权利要求1所述的一种基于教学过程数据的教学风险预警方法，其特征在于：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现上述对于基于教学过程中产生的各项数据进行采集、获取、分析、建模并生成预警信息的实施方法。