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    基于大樣本的實時在線抽測系統及方法技術方案

    技術編號:8271747 閱讀:200 留言:0更新日期:2013-01-31 04:06
    本發明專利技術公開一種基于大樣本的實時在線抽測系統及方法,該系統至少包括:發布模塊,通過一網絡平臺對某一區域的學校發布在線抽測試題和問卷調查;接收模塊,接收該區域的學生通過該網絡平臺對該在線抽測試題的反饋信息;統計模塊,對所有學生的反饋信息進行計算統計;基本分析模組,對該統計模塊的統計結果進行基本分析;以及輸出模塊,對該基本分析模塊的分析結果進行輸出,本發明專利技術通過線上教育質量監測,可以達到幫助教育廳教研員以快速、經濟的方式了解某個區域學校的教學情況以及學生的相關情況的目的。

    【技術實現步驟摘要】
    本專利技術涉及一種基于大樣本的實時在線抽測系統及方法,特別是涉及一種對教育質量監測的基于大樣本的實時在線抽測系統及方法,屬于教育領域。
    技術介紹
    教育質量監測一般是指通過專業監測人員對本區所轄學校的教育教學質量進行檢測、評估并給予反饋和指導,以促進本區域教育高水平均衡發展的過程,其對區域內的教育水平的提高至關重要。然而,有效合理的教育質量檢測一直是人們長久以來渴望實現而迄今未能實現的愿望??v觀半個多世紀教育工程發展的歷史,無論是無線電、幻燈、電影、電視、錄音、錄像、程序教學等,都未能有效地解決這個問題。傳統的教育質量檢測方法一般如下當教育廳或教育局的教研員要了解某個區域的教學情況和學生的相關情況,通過傳統的考試方式和發布問卷的方式,選擇該區域的全部或部分學生進行作答,然后對作答的結果進行收集分析,然而這種傳統的教育質量監測方式不僅要花費大量的成本和時間來組織考試、收集數據、分析數據,而且最終所得出來的結論的時效性也不強。綜上所述,可知先前技術之傳統的教育質量監測方式存在浪費大量的成本與時間以及獲得的結論時效性不強的問題,因此實有必要提出改進的技術手段,來解決此一問題。
    技術實現思路
    為克服上述現有技術存在的不足,本專利技術的主要目的在于提供一種基于大樣本的實時在線抽測系統及方法,其通過線上教育質量監測,可以達到幫助教育廳教研員以快速、經濟的方式了解某個區域學校的教學情況以及學生的相關情況的目的。為達上述及其它目的,本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測系統,至少包括發布模塊,通過一網絡平臺對某一區域的學校發布在線抽測試題和問卷調查;接收模塊,接收該區域的學生通過該網絡平臺對該在線抽測試題的反饋信息;統計模塊,對所有學生的反饋信息進行計算統計;基本分析模組,對該統計模塊的統計結果進行基本分析;以及輸出模塊,對該基本分析模塊的分析結果進行輸出。進一步地,該統計模塊的統計結果包括每個學生的成績、所有學生的各種平均數、標準差及各題目的正確率。進一步地,該在線抽測試題包括在線考試試卷或問卷。進一步地,該基于大樣本的實時在線抽測系統還包括高級分析模塊,該高級分析模塊利用因子分析、聚類分析、關聯規則分析對統計結果進行進一步分析,并通過該輸出模塊輸出分析結果。進一步地,若該在線抽測試題包含問卷,則該統計模塊還需對問卷的反饋信息進行統計,該基本分析模塊對該問卷的統計信息進行相應分析。進一步地,該基本分析包括某次考試的優秀率、良好率、合格率、標準差、偏度系數、對試卷的試題的統計以及對試題的分類統計。為達到上述及其他目的,本專利技術還提供一種基于大樣本的實時在線抽測方法,該方法包括如下步驟通過一網絡平臺發布在線抽測試題和問卷調查;接收多個學生對該在線抽測試題的反饋結果;對所有的反饋結果進行統計;對統計結果進行基本分析;以及輸出分析結果?!みM一步地,該對所有的反饋結果進行統計包括統計每個學生的成績、所有學生的各種平均數、標準差及各題目的正確率。進一步地,該對統計結果進行基本分析的步驟還包括利用因子分析、聚類分析、關聯規則分析對統計結果進一步分析。進一步地,該基本分析包括某次考試的優秀率、良好率、合格率、標準差、偏度系數、對試卷的試題的統計以及對試題的分類統計。與現有技術相比,本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測系統及方法利用互聯網的時效性和高速性,通過網絡平臺發布在線抽測試題和問卷調查及利用各分析方法對統計的反饋結果進行分析,可以獲得較為準確有效的教育質量監測結果,可達到幫助教育廳教研員以快速、經濟的方式了解某個區域學校的教學情況以及學生的相關情況的目的。附圖說明圖I為本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測系統之系統架構圖;圖2為本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測方法的步驟流程圖。具體實施例方式以下通過特定的具體實例并結合附圖說明本專利技術的實施方式,本領域技術人員可由本說明書所揭示的內容輕易地了解本專利技術的其它優點與功效。本專利技術亦可通過其它不同的具體實例加以施行或應用,本說明書中的各項細節亦可基于不同觀點與應用,在不背離本專利技術的精神下進行各種修飾與變更。圖I為本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測系統之系統架構圖。如圖I所示,本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測系統,至少包括發布模塊10、接收模塊11、統計模塊12、基本分析模塊13以及輸出模塊14。其中發布模塊10用于通過一網絡平臺對某一區域的學校發布在線抽測試題和問卷調查,其可以為在線考試試卷或問卷;接收模塊11用于接收學生通過網絡平臺對在線抽測試題的反饋信息;統計模塊12用于對學生的反饋信息進行統計及計算,包括每個學生的成績、所有學生的各種平均數、標準差及各題目的正確率等;基本分析模組13對統計模塊12統計的各結果信息進行基本分析,這里的基本分析包括了某次考試的優秀率、良好率、合格率、標準差、偏度系數、對試卷的試題的統計以及對試題的分類統計等,以獲得基本的教學質量監測結果;輸出模塊14則用于將基本分析的結果輸出予以顯示。較佳的,本專利技術還包含一高級分析模塊15,其通過利用因子分析、聚類分析、關聯規則分析等高級分析方法對統計結果進行進一步分析,以獲得更佳的教學質量監測結果,并通過輸出模塊14輸出予以顯示。在此需說明的是,若在線抽測試題包含問卷,則統計模塊12還需對問卷的反饋信息進行統計,基本分析模塊13及高級分析模塊15則需對問卷的統計信息進行相應的分析。圖2為本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測方法的步驟流程圖。如圖2所示,本專利技術一種教育測評方法,包括如下步驟通過一網絡平臺發布在線抽測試題和問卷調查(步驟201);接收多個學生對該在線抽測試題的反饋結果(步驟202);對所有的反饋結果進行統計,包括每個學生的成績、所有學生的各種平均數、標準差及各題目的正確率等(步驟203);對統計結果進行基本分析(步驟204);輸出分析結果并予以顯示(步驟205)。 較佳的,在步驟204中,本專利技術還利用因子分析、聚類分析、關聯規則分析等高級分析方法對統計結果進一步分析,并將該分析結果輸出。綜上所述,本專利技術一種基于大樣本的實時在線抽測系統及方法利用互聯網的時效性和高速性,通過網絡平臺發布在線抽測試題和問卷調查及利用各分析方法對統計的反饋結果進行分析,可以獲得較為準確有效的教育質量監測結果,可達到幫助教育廳教研員以快速、經濟的方式了解某個區域學校的教學情況以及學生的相關情況的目的。上述實施例僅例示性說明本專利技術的原理及其功效,而非用于限制本專利技術。任何本領域技術人員均可在不違背本專利技術的精神及范疇下,對上述實施例進行修飾與改變。因此,本專利技術的權利保護范圍,應如權利要求書所列。本文檔來自技高網...

    【技術保護點】
    一種基于大樣本的實時在線抽測系統,至少包括:發布模塊,通過一網絡平臺對某一區域的學校發布在線抽測試題和問卷調查;接收模塊,接收該區域的學生通過該網絡平臺對該在線抽測試題的反饋信息;統計模塊,對所有學生的反饋信息進行計算統計;基本分析模組,對該統計模塊的統計結果進行基本分析;以及輸出模塊,對該基本分析模塊的分析結果進行輸出。

    【技術特征摘要】
    1.一種基于大樣本的實時在線抽測系統,至少包括 發布模塊,通過一網絡平臺對某一區域的學校發布在線抽測試題和問卷調查; 接收模塊,接收該區域的學生通過該網絡平臺對該在線抽測試題的反饋信息; 統計模塊,對所有學生的反饋信息進行計算統計; 基本分析模組,對該統計模塊的統計結果進行基本分析;以及 輸出模塊,對該基本分析模塊的分析結果進行輸出。2.如權利要求I所述的基于大樣本的實時在線抽測系統,其特征在于該統計模塊的統計結果包括每個學生的成績、所有學生的各種平均數、標準差及各題目的正確率。3.如權利要求I所述的基于大樣本的實時在線抽測系統,其特征在于該在線抽測試題包括在線考試試卷或問卷。4.如權利要求I所述的基于大樣本的實時在線抽測系統,其特征在于該基于大樣本的實時在線抽測系統還包括高級分析模塊,該高級分析模塊利用因子分析、聚類分析、關聯規則分析對統計結果進行進一步分析,并通過該輸出模塊輸出分析結果。5.如權利要求I所述的基于大樣本的實時在線抽測系統,其特征在于若該在線抽測試題包含問卷,則該統計模塊還需對問卷的反饋信...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:姚建平
    申請(專利權)人:昆山市萬豐制衣有限責任公司,
    類型:發明
    國別省市:

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