一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法与流程

计算;推算;计数设备的制造及其应用技术1.本发明涉及软件管理技术领域，具体涉及一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法。背景技术：2.当今我国经济、科技发展日新月异，综合国力和国家地位不断提高。国家的发展离不开人才的支撑，而高校教育是培养人才的重要途径，所以高校的教育至关重要。21世纪以来我国高等教育进入一个高速发展时期，高校扩招为国家培养更多的高等教育人才。高校的教学方式也在不断地变化，由原来的传统模式渐渐地变为智能化，并为培养人才助力。随着智能化教学不断地发展，目前高校的智能化教学硬件基础设施已经成型，所以智能化教学由硬件转向软件，通过软件进一步促进智能化教学的发展。3.现在针对老师的评价只在学期结束时进行，不能及时地发现老师在教学过程中的问题，并且一般都采用问卷的方式对老师的教学情况进行评价，最后的评价结果过于主观，不利于老师的进步。技术实现要素：4.本发明的目的是提供一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，以解决对老师评价不准确、不及时的问题。5.为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：6.一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，7.步骤一，基于pc端网站教师课前上传课件和其他的教学相关的设计方案,课件和其他的教学相关的数量记为a；8.步骤二，统计学生访问教师的课件和教学设计方案的有效访问次数记为b；9.步骤三，学习完成后，学生把记录下不理解、有困惑的地方，然后对教师的上传课件进行咨询；10.步骤四，对咨询内容区分，咨询内容相同的咨询记为公共咨询，咨询内容不同的咨询记为个性咨询；11.步骤五，公共咨询教师放在课堂上重点讲解，个性咨询直接与学生交流、讲解；12.步骤六，布置作业；13.步骤七，提交作业；14.步骤八，学生对老师进行打分评价。15.进一步地，在步骤一后，计算平均课件率，平均课件率＝实际上传课件数a/课次总数。16.进一步地，在步骤二后，统计资源访问率，资源访问率＝有效访问次数b/应访问人数，应访问＝学生人数*课次数。17.进一步地，在步骤五后，统计教师答复学生咨询数，咨询完成率＝教师答复学生咨询数/(班级数*课次数*2)。18.进一步地，在步骤六后，统计课后布置作业次数，作业布置率＝实际布置作业次数/应布置作业次数，应布置作业次数＝班级数*课次数*0.5。19.进一步地，在步骤七后，统计学生作业的提交次数，作业提交率＝实际提交/应提交，应提交＝班级人数*作业实际布置次数。20.进一步地，在步骤八后，判断每次评价的人数是否超过班级人数的80％，超过班级人数的80％，针对评价指标进行评价，不超过班级人数的80％，学生重新对老师进行打分评价，并且再次进行判断，直至评价人数超过班级人数的80％，统计评价分数，评价分数＝∑(指标成绩*权重)/本次参评人数。21.进一步地，评价指标包括师德师风、教学效果、班级气氛、课堂互动、对本人学习获得感，根据指标的重要程度定义权重的数值。22.本发明的有益效果：23.通过教师上传教学方案设计及课件信息，学生获取并了解信息，在了解过程中对信息内容进行咨询，和教师进行线上咨询问题，然后课堂教师讲课答疑，进一步为学生解惑，课堂结束后学生可以反馈课堂效果以及评价教师，最终会得出教师的课堂评分及成绩，通过数据分析结果，可以作为教师教学的考核。能够显著发现教师的教学方面的一些问题，通过一些打分评价能够促进教师教学的改进，从而提高教师教学能力和学生的学习成绩。附图说明24.图1是一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法的流程图具体实施方式25.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。26.本发明的实施例：27.参见附图1，一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，28.步骤一，基于pc端网站教师课前上传课件和其他的教学相关的设计方案,课件和其他的教学相关的数量记为a；29.步骤二，统计学生访问教师的课件和教学设计方案的有效访问次数记为b；30.步骤三，学习完成后，学生把记录下不理解、有困惑的地方，然后对教师的上传课件进行咨询；31.步骤四，对咨询内容区分，咨询内容相同的咨询记为公共咨询，咨询内容不同的咨询记为个性咨询；32.步骤五，公共咨询教师放在课堂上重点讲解，个性咨询直接与学生交流、讲解；33.步骤六，布置作业；34.步骤七，提交作业；35.步骤八，学生对老师进行打分评价。36.通过教师上传教学方案设计及课件信息，学生获取并了解信息，在了解过程中对信息内容进行咨询，和教师进行线上咨询问题。然后课堂教师讲课答疑，进一步为学生解惑。课堂结束后学生可以反馈课堂效果以及评价教师，最终会得出教师的课堂评分及成绩，通过数据分析结果，可以作为教师教学的考核。能够显著发现教师的教学方面的一些问题，通过打分评价能够促进教师教学的改进，从而提高教师教学能力和学生的学习成绩。37.在步骤一后，计算平均课件率，平均课件率＝实际上传课件数a/课次总数。38.在步骤二后，统计资源访问率，资源访问率＝有效访问次数b/应访问人数，应访问＝学生人数*课次数。39.在步骤五后，统计教师答复学生咨询数，咨询完成率＝教师答复学生咨询数/(班级数*课次数*2)。40.在步骤六后，统计课后布置作业次数，作业布置率＝实际布置作业次数/应布置作业次数，应布置作业次数＝班级数*课次数*0.5。41.在步骤七后，统计学生作业的提交次数，作业提交率＝实际提交/应提交，应提交＝班级人数*作业实际布置次数。42.在步骤八后，判断每次评价的人数是否超过班级人数的80％，超过班级人数的80％，针对评价指标进行评价，不超过班级人数的80％，学生重新对老师进行打分评价，并且再次进行判断，直至评价人数超过班级人数的80％，统计评价分数，评价分数＝∑(指标成绩*权重)/本次参评人数。43.评价指标包括师德师风、教学效果、班级气氛、课堂互动、对本人学习获得感，根据指标的重要程度定义权重的数值。在这里权重值为1。44.根据平均课件率、资源访问率、咨询完成率、作业布置率、作业提交率、评价分数的统计分析结果能够综合反映出教师的教学品质。同时教师能够直观地看到指标结果，根据指标结果来改进教师的教学。从而达到智能化教学改进的目的。45.本发明不局限于上述最佳实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是具有与本申请相同或相近似的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。技术特征：1.一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，步骤一，基于pc端网站教师课前上传课件和其他的教学相关的设计方案,课件和其他的教学相关的数量记为a；步骤二，统计学生访问教师的课件和教学设计方案的有效访问次数记为b；步骤三，学习完成后，学生把记录下不理解、有困惑的地方，然后对教师的上传课件进行咨询；步骤四，对咨询内容区分，咨询内容相同的咨询记为公共咨询，咨询内容不同的咨询记为个性咨询；步骤五，公共咨询教师放在课堂上重点讲解，个性咨询直接与学生交流、讲解；步骤六，布置作业；步骤七，提交作业；步骤八，学生对老师进行打分评价。2.根据权利要求1所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，在步骤一后，计算平均课件率，平均课件率＝实际上传课件数a/课次总数。3.根据权利要求1所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，在步骤二后，统计资源访问率，资源访问率＝有效访问次数b/应访问人数，应访问＝学生人数*课次数。4.根据权利要求1所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，在步骤五后，统计教师答复学生咨询数，咨询完成率＝教师答复学生咨询数/(班级数*课次数*2)。5.根据权利要求1所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，在步骤六后，统计课后布置作业次数，作业布置率＝实际布置作业次数/应布置作业次数，应布置作业次数＝班级数*课次数*0.5。6.根据权利要求1所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，在步骤七后，统计学生作业的提交次数，作业提交率＝实际提交/应提交，应提交＝班级人数*作业实际布置次数。7.根据权利要求1所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，在步骤八后，判断每次评价的人数是否超过班级人数的80％，超过班级人数的80％，针对评价指标进行评价，不超过班级人数的80％，学生重新对老师进行打分评价，并且再次进行判断，直至评价人数超过班级人数的80％，统计评价分数，评价分数＝∑(指标成绩*权重)/本次参评人数。8.根据权利要求7所述的一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，其特征在于，评价指标包括师德师风、教学效果、班级气氛、课堂互动、对本人学习获得感，根据指标的重要程度定义权重的数值。技术总结本发明涉及一种基于高校大数据分析教学智能化教学改进方法，步骤一，基于PC端网站教师课前上传课件和其他的教学相关的设计方案,课件和其他的教学相关的数量记为A；步骤二，统计学生访问教师的课件和教学设计方案的有效访问次数记为B；步骤三，学习完成后，学生把记录下不理解、有困惑的地方，然后对教师的上传课件进行咨询；步骤四，对咨询内容区分，咨询内容相同的咨询记为公共咨询，咨询内容不同的咨询记为个性咨询；步骤五，公共咨询教师放在课堂上重点讲解，个性咨询直接与学生交流、讲解；步骤六，布置作业；步骤七，提交作业；步骤八，学生对老师进行打分评价。及时发现教师的教学方面的问题，从而提高教师教学能力和学生的学习成绩。成绩。成绩。技术研发人员：田伟 马小明受保护的技术使用者：精华教育科技股份有限公司技术研发日：2022.05.09技术公布日：2022/8/30









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