一种基于智能分类分析的课程评估分配平台及其分配方法

技术领域

本发明涉及课程分配的技术领域，具体涉及一种基于智能分类分析的课程评估分配平台及其分配方法。

背景技术

高校学生在新学期的开学时最头痛的莫过于选课，很多学生对选修课程缺乏了解，没有一个有效的参考标准，往往盲目选课或是花费大量时间，效率低下，无法根据自身的情况分到配对度高的课程计划，影响后续的课程学习；且成千上万人集中在一个时段选课，使得选课系统压力剧增，运行十分缓慢，效率极低，对于网速较慢的学生而言，常常无法选到自己心仪的课程，且各个课程的均有限定人数，很多学生即使报名也选不上，现有的选课系统不具备课程转让功能，无法让学生之间相互协调，达到资源利用最大化；

如果学生选到不感兴趣的课程，往往会不认真学习，影响学生学习的积极性；还有一些学生随意选课，而对课程感兴趣的学生由于网速限制却没有选到课，这样不仅占用教学资源，还会影响老师的教学效果。

发明内容

本项发明是针对现在的技术不足，提供一种基于智能分类分析的课程评估分配方法及其分配平台。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种基于智能分类分析的课程评估分配平台，所述基于智能分类分析的课程评估分配平台包括相互之间具有通信连接的用户端及服务终端，所述服务终端设有智能分类分析系统，所述智能分类分析系统连接有云数据库及课程计划库，所述课程计划库内设有多科课程计划，多个所述课程计划均设有课程配合评定值，所述智能分类分析系统包括统筹评估模块、文献分类分析模块及层次分析模块，所述智能分析系统设有调取模块；

所述用户端用于用户发送用户特征信息和课程请求信息；

所述智能分类分析系统用于对用户特征信息和课程请求信息进行分类分析和大数据评估分析后进行综合评分，然后自动将用户的课程请求信息进行比较；

所述云数据库用于文献资料、层次分析架构及课程信息的存储；

所述统筹评估模块用于对文献分类分析模块得到的评分信息和层次分析模块得到的评分信息进行统筹评估评分及整理；

所述文献分类分析模块用于文献信息的分类及评估；

所述层次分析模块用于获得用户对课程的兴趣程度权重值，根据所述权重值建立反映用户对课程感兴趣程度的评分模型。

作进一步改进，所述用户端设有文献检索引擎，所述文献检索引擎与所述云数据库连接，所述用户端通过输入相关的文献即可从云数据库中的文献资料中找到相关文献信息，并将所述文献信息发送至文献分类分析模块中。

作进一步改进，所述文献分类分析模块包括文献信息接收部分、分类部分及对比调取部分，所述文献信息接收部分用于接收文献引擎从云数据库中找到的相关文献信息进行收集；

所述分类部分设有用于对相关的文献信息进行归类分区；

所述对比调取部分用于将归类后的数据进行对比整理得到分类评分，并将分类配方传输至统筹评估模块。

作进一步改进，所述调取模块包括文献调取模块及课程调取模块；

所述文献调取模块用于云数据库中文献信息进行调取；

所述课程调取模块用于课程计划库的课程计划信息的调取。

作进一步改进，所述层次分析模块设有层次分析的结构模型，所述层次分析的结构模型包括目标层、准则层及方案层，所述目标层为用户所选课的评分值，所述准则层包括成绩平均值、社会实践平均值及课堂表现平均值，所述方案层考试、考察及课堂回答。

作进一步改进，一种实施基于智能分类分析的课程评估分配平台的分配方法，其包括以下步骤：

步骤(1)用户通过用户端输入所选课程及用户特征信息，所述用户选择感兴趣的课程；

步骤(2)智能分类分析系统收集到用户所选课程及用户特征信息，其中所述用户特征信息包括成绩单、课程兴趣、所认识的兴趣文献信息、社会实践信息、课堂表现信息等进行智能分类分析，其中用户的所认识兴趣文献信息通过云数据库进行调取，然后送至文献分类分析模块进行分类分析，所述成绩单、课程兴趣、社会实践信息、课堂表现信息送至层次分析模块进行分析；

步骤(3)文献分类分析模块对文献进行分类分析，并得到文献资料评分，然后文献资料送至统筹评估模块；

步骤(4)层次分析模块采用层次分析法对成绩单、课程兴趣、社会实践信息、课堂表现信息进行层次分析，得到层次分析得评分信息，然后将评分信息发送至统筹评估模块；

步骤(5)统筹评估模块结合文献资料评分及评分信息进行统筹分析得到最终课程配合评定值，若与所选课程配合评定值达到90％以上，智能分类分析系统即将发送调取信息至调取模块调取课程计划库发送至用户端；若与所选课程配合度低于90％，智能分类分析系统将课程配合评定值发送至用户端，并且将相关课程配合评定值相近的课程发送给用户端，便于用户后续的分配选择。

本发明的有益效果：本发明通过设置智能分类分析系统对用户特征信息进行智能分类分析，得到课程配合评定值，然后将课程配合评定值与用户所选课程进行智能分析，帮助用户进行智能分析所选课程是否符合自己，从而方便用户后续的学习，提高课程分配效率；采用层次分析模块用于提供层次分析，从而从多方面对用户特征信息进行综合分析评定，提高后续的分析精度，降低误差，保证用户的课程选取的资料及效果。

下面结合附图与具体实施方式，对本发明进一步说明。

附图说明

图1为本实施例的基于智能分类分析的课程评估分配平台模块连接示意图；

图2为本实施例的层次分析模块流程示意图；

图3为基于智能分类分析的课程评估分配平台的分配方法流程示意图。

具体实施方式

以下所述仅为本发明的较佳实施例，并不因此而限定本发明的保护范围。

实施例，参见附图1～图3，一种基于智能分类分析的课程评估分配平台包括相互之间具有通信连接的用户端及服务终端，所述服务终端设有智能分类分析系统，所述智能分类分析系统连接有云数据库及课程计划库，所述课程计划库内设有多科课程计划，多个所述课程计划均设有课程配合评定值，所述智能分类分析系统包括统筹评估模块、文献分类分析模块及层次分析模块，所述智能分析系统设有调取模块；

所述用户端用于用户发送用户特征信息和课程请求信息；

所述智能分类分析系统用于对用户特征信息和课程请求信息进行分类分析和大数据评估分析后进行综合评分，然后自动将用户的课程请求信息进行比较；

所述云数据库用于文献资料、层次分析架构及课程信息的存储；

所述统筹评估模块用于对文献分类分析模块得到的评分信息和层次分析模块得到的评分信息进行统筹评估评分及整理；

所述文献分类分析模块用于文献信息的分类及评估；

所述层次分析模块用于获得用户对课程的兴趣程度权重值，根据所述权重值建立反映用户对课程感兴趣程度的评分模型。

所述用户端设有文献检索引擎，所述文献检索引擎与所述云数据库连接，所述用户端通过输入相关的文献即可从云数据库中的文献资料中找到相关文献信息，并将所述文献信息发送至文献分类分析模块中。

所述文献分类分析模块包括文献信息接收部分、分类部分及对比调取部分，所述文献信息接收部分用于接收文献引擎从云数据库中找到的相关文献信息进行收集，采用关键字分类法进行分类，然后得到各类别文献的占比，等到评分；

所述分类部分设有用于对相关的文献信息进行归类分区；

所述对比调取部分用于将归类后的数据进行对比整理得到分类评分，并将分类配方传输至统筹评估模块。

所述调取模块包括文献调取模块及课程调取模块；

所述文献调取模块用于云数据库中文献信息进行调取；

所述课程调取模块用于课程计划库的课程计划信息的调取。

所述层次分析模块设有层次分析的结构模型，所述层次分析的结构模型包括目标层、准则层及方案层，所述目标层为用户所选课的评分值，所述准则层包括成绩平均值、社会实践平均值及课堂表现平均值，所述方案层考试、考察及课堂回答。

一种实施基于智能分类分析的课程评估分配平台的分配方法，其包括以下步骤：

步骤(1)用户通过用户端输入所选课程及用户特征信息，所述用户选择感兴趣的课程；

步骤(2)智能分类分析系统收集到用户所选课程及用户特征信息，其中所述用户特征信息包括成绩单、课程兴趣、所认识的兴趣文献信息、社会实践信息、课堂表现信息等进行智能分类分析，其中用户的所认识兴趣文献信息通过云数据库进行调取，然后送至文献分类分析模块进行分类分析，所述成绩单、课程兴趣、社会实践信息、课堂表现信息送至层次分析模块进行分析；

步骤(3)文献分类分析模块对文献进行分类分析，并得到文献资料评分，然后文献资料送至统筹评估模块；

步骤(4)层次分析模块采用层次分析法对成绩单、课程兴趣、社会实践信息、课堂表现信息进行层次分析，得到层次分析得评分信息，然后将评分信息发送至统筹评估模块；

步骤(5)统筹评估模块结合文献资料评分及评分信息进行统筹分析得到最终课程配合评定值，若与所选课程配合评定值达到90％以上，智能分类分析系统即将发送调取信息至调取模块调取课程计划库发送至用户端；若与所选课程配合度低于90％，智能分类分析系统将课程配合评定值发送至用户端，并且将相关课程配合评定值相近的课程发送给用户端，便于用户后续的分配选择。

本发明通过设置智能分类分析系统对用户特征信息进行智能分类分析，得到课程配合评定值，然后将课程配合评定值与用户所选课程进行智能分析，帮助用户进行智能分析所选课程是否符合自己，从而方便用户后续的学习，提高课程分配效率；采用层次分析模块用于提供层次分析，从而从多方面对用户特征信息进行综合分析评定，提高后续的分析精度，降低误差，保证用户的课程选取的资料及效果。

本发明并不限于上述实施方式，采用与本发明上述实施例相同或近似结构、装置、工艺或方法，而得到的其他用于基于智能分类分析的课程评估分配方法及其分配平台，均在本发明的保护范围之内。