[发明专利]基于大数据的教育教学水平评估系统及方法

权利要求书

1.基于大数据的教育教学水平评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

S11：连接观测匿名后的学生个人教学评估过程，记录评估内容及选择结果；

S12：记录学生面对同一题项时勾选结果的变化情况；

S13：调取评估记录，获取不同学生评估教师教学水平花费的时间，分析评估结果参考性；

S14：建模，分布评估选项位置，获取同一学生评估不同教师教学水平的整体评估路线，分析评估结果相似性；

S15：结合评估过程的不定性、真实性和相似性筛选排除部分学生的评估数据，生成最终结果；

在步骤S11-S12中：利用评估过程连接单元连接观测学生个人教学评估过程，利用匿名保护单元对学生的身份信息进行匿名处理，利用选项获取单元获取到评估问卷中的选项集合为s＝{s₁，s₂，...，s_n}，其中，n表示选项数，利用勾选数据记录单元记录不同学生在不同问卷中的评估选择数据，将记录的数据传输到数据库(S2)中，利用更换选择记录单元记录到学生在确认选择哪个选项前更换勾选的次数集合为M＝{M₁，M₂，...，M_k}，其中，k表示参与评估的学生数，利用更换时间统计单元统计到随机一个学生每次更换勾选花费的时间集合为t＝{t₁，t₂，...，t_m}，其中，m＝M_i，M_i表示该学生更换勾选的次数，根据下列公式计算该学生的评估不定系数Q_i：

其中，表示该学生平均每次更换勾选花费的时间，t_j表示该学生随机一次更换勾选花费的时间，得到评估不定系数集合为Q＝{Q₁，Q₂，...，Q_k}，将评估不定系数集合传输到评估结果筛选单元中；

在步骤S13中：利用评估时间采集单元采集到不同学生评估教师教学水平花费的总时间集合为T＝{T₁，T₂，...，T_k}，利用参考程度分析单元分析评估结果的参考价值：得到随机一个学生的评估结果参考价值p_i：得到所有学生的评估结果参考价值集合为p＝{p₁，p₂，...，p_k}，将参考价值集合传输到评估结果筛选单元中；

在步骤S14中：利用评估模型建立单元建立选择变化空间模型，利用选项分布设置单元将选项分布在空间模型中，得到选项变化向量坐标集合为(X，Y)＝{(X₁，Y₁)，(X₂，Y₂)，...，(X_n×(n-1)，Y_n×(n-1))}，根据下列公式计算随机一个选项变化向量与水平正方向的夹角θ_i：

夹角的范围是[0，π]，利用评估路线获取单元获取到该学生在评估一个教师时的评估路线中各选项变化向量夹角集合为α＝{α₁，α₂，...，α_J-1}，其中，J表示评估的题项总数，比对该学生对所有教师的评估路线，得到对应选项变化向量夹角相同的个数为q，根据下列公式计算该学生评估路线相似程度系数W_i：

W_i＝(q/N)×100％；

其中，N表示该学生评估的教师人数，得到所有参与评估的学生评估路线相似程度系数集合为W＝{W₁，W₂，...，W_k}，将相似程度系数集合传输到评估结果筛选单元中；

在步骤S15中：利用评估结果筛选单元筛选排除部分学生的评估数据：根据公式

得到随机一个学生的综合评估真实系数S_终i，设置真实系数阈值S_阈，比较S_终i和S_阈：若S_终iS_阈，说明该学生的评估结果真实度不足，排除该学生的评估数据，用上述相同方式筛选其它学生的评估数据，在排除完成后，依据剩余学生的评估结果分析生成学生对教师的最终教学水平评估结果。