教学数据处理方法及装置与流程

1.本发明涉及信息化教育技术领域，特别是涉及一种教学数据处理方法及装置。


背景技术：

2.随着信息网络技术的发展，教育借助信息网络和相关配套技术设备，实现了实时或分时的远程教育。其中，远程教育的主要依托教育平台获取和汇总教学数据，由各教学终端通过教学平台获取教学数据完成教学。在传统的信息化教育中，主要由单一的教学平台完成教学数据的汇总和教学，教学数据的数据量小且类型较为简单。
3.然而，随着目前信息网络的发展，教学数据和教学平台趋于多样化，传统的远程教育难以处理海量的教学数据，不利于远程教育的开展和用户的使用体验。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对传统的远程教育难以处理海量的教学数据，不利于远程教育的开展和用户的使用体验，提供一种教学数据处理方法及装置。
5.一种教学数据处理方法，应用于包括构成级联结构的多个子教学平台的教学平台中的任一子教学平台，包括步骤：
6.获取任一子教学平台内的教学数据；
7.根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型；
8.根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。
9.上述的教学数据处理方法，在获取任一子教学平台内的教学数据后，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，并根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
10.在其中一个实施例中，任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互的过程，包括步骤：
11.获取关联子教学平台的教学数据。
12.在其中一个实施例中，还包括步骤：
13.将任一子教学平台的教学数据发送至关联子教学平台。
14.在其中一个实施例中，关联子教学平台包括任一子教学平台的下一级子教学平台或上一级子教学平台。
15.在其中一个实施例中，更新教学数据的过程，包括步骤：
16.根据预设更新频率获取教学数据。
17.在其中一个实施例中，更新教学数据的过程，包括步骤：
18.根据数据优先级分别获取教学数据。
19.在其中一个实施例中，更新教学数据的过程，包括步骤：
20.定时循环汇总教学数据。
21.一种教学数据处理装置，包括：
22.数据获取模块，用于获取任一子教学平台内的教学数据；
23.模型建立模块，用于根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型；
24.数据更新模块，用于根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。
25.上述的教学数据处理装置，在获取任一子教学平台内的教学数据后，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，并根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
26.一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现上述任一实施例的教学数据处理方法。
27.上述的计算机存储介质，在获取任一子教学平台内的教学数据后，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，并根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
28.一种计算机设备，包括存储器、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任一实施例的教学数据处理方法。
29.上述的计算机设备，在获取任一子教学平台内的教学数据后，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，并根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
附图说明
30.图1为一实施方式的多级教学平台结构示意图；
31.图2为另一实施方式的多级教学平台结构示意图；
32.图3为一实施方式的教学数据处理方法流程图；
33.图4为一实施方式的教学数据处理装置模块结构图。
具体实施方式
34.为了更好地理解本发明的目的、技术方案以及技术效果，以下结合附图和实施例对本发明进行进一步的讲解说明。同时声明，以下所描述的实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
35.本发明实施例提供了一种多级教学平台。
36.图1为一实施方式的多级教学平台结构示意图，如图1所示，一实施方式的教学平台包括构成级联结构的多个子教学平台100；
37.各子教学平台100包括业务实现模块101和数据汇总模块102。
38.业务实现模块101用于实现教学业务，获取或生成教学数据；教学数据包括用户数据、直播数据、视频数据、磨课备课数据、网络教研数据、校园电视数据、学习课程数据、动态数据和外部数据。
39.其中，业务实现模块101实现教学业务，包括与用户交互实现教学业务和与第三方平台实现教学业务。在其中一个实施例中，教学数据包括第三方平台向子教学平台输出的教学数据。
40.数据汇总模块102用于根据数据处理模式和教学数据建立一个或多个可视化数据模型；可视化数据模型包括专递课堂模型、名师课堂模型、名校课堂模型、智慧教学大数据模型、用户动态模型、教学资源模型、智慧课堂模型和创新教学模型。
41.其中，用户可通过专递课堂模型可视化了解教学数据中专递课堂的主讲课堂、听讲课堂和受益学生。在其中一个实施例中，可视化了解主讲课堂、听讲课堂和受益学生包括了解时间、数量或数据量等。
42.其中，用户可通过名师课堂模型可视化了解教学数据中名师课堂的名师入驻、工作室成员、工作室和访问人次。在其中一个实施例中，可视化了解名师入驻、工作室成员、工作室和访问人次包括了解名称、时间、数量或数据量等。其中，工作室包括工作室内的直播统计、视频统计、磨课备课统计和网络研讨统计等。
43.其中，用户可通过名校课堂模型可视化了解教学数据中名校课堂的名校入驻、学习课程和优课点播。在其中一个实施例中，可视化了解名校入驻、学习课程和优课点播包括了解名称、时间、数量或数据量等。
44.其中，用户可通过智慧教学大数据模型可视化了解教学数据的智慧教学大数据，包括结对组统计、学校统计和教师统计。在其中一个实施例中，可视化了解结对组统计、学校统计和教师统计包括了解课时数、课程量或数据量等。
45.其中，用户可通过用户动态模型可视化了解用户参与教学平台所产生的动态数据和静态数据，包括用户变化、名师变化和名校变化。在其中一个实施例中，可视化了解用户变化、名师变化和名校变化包括了解数量变化、时间变化和数据量变化等。
46.教学数据包括子教学平台的内部教学数据和外部教学数据。内部教学数据为用户通过子教学平台完成教学或学习互动形成的教学数据。外部教学数据为第三方平台向子教学平台输出的数据。其中，用户可通过教学资源模型可视化了解基于各子教学平台以外的教学数据所形成的教学资源。
47.其中，用户可通过智慧课堂模型可视化了解第三方平台向子教学平台输出的智慧课堂，智慧课堂为任意一种或多种形式的教学数据。
48.其中，用户可通过创新教学模型可视化了解第三方平台向子教学平台输出的创新教学，创新教学为任意一种或多种形式的教学数据。
49.在其中一个实施例中，图2为另一实施方式的多级教学平台结构示意图，如图2所示，业务实现模块101包括教学资源模块200、智慧课堂模块201、专递课堂模块202、名师课堂模块203、名校课堂模块204和创新教学模块205。
50.其中，教学资源模块200用于实现存储和展示教学资源的教学业务。其中，教学资源内包括一种或多种教学数据。在教学资源模块200内的教学数据的表征形式包括试题、课件、教学设计、学案、试卷、素材和微课等，即教学数据包括音视频数据、图像数据、文档数据和幻灯片数据等。
51.其中，智慧课堂模块201用于实现智能互动课堂和创新教学的教学业务。智能互动课堂和创新教学对应的教学数据的表征形式包括备课数据、开课数据、预习数据、作业数据、辅导数据和课堂实录数据等。
52.其中，专递课堂模块202用于实现教育资源精准共享的教学业务。教育资源精准共享对应的教学数据的表征形式包括区域结对组、结对组课表和开课排行榜等。结对组包括主讲课堂和接收课堂。主讲课堂与接收课堂构成结对组，由主讲课堂的授课教师完成授课业务，接收课堂的受益学生完成学习业务，以生成教学数据。
53.其中，名师课堂模块203用于实现名师教学的教学业务。名师教学对应的教学数据的表征形式包括名师工作室、教研活动、评课活动和磨课备课，教学数据包括音视频数据、图像数据、文档数据和幻灯片数据等。
54.其中，名校课堂模块204用于实现名校教学的教学业务。名校教学对的教学数据的表征形式包括名校课堂、学习课程、优课点播和校园电视等，教学数据包括音视频数据、图像数据、文档数据和幻灯片数据等。
55.其中，创新教学模块205用于实现综合教育的教学业务。在其中一个实施例中，综合教育为steam教育，即包括科学、技术、工程、艺术和数学等综合教育。其中，综合教育对应的教学数据的表征形式包括体验课程、创新课程等，教学数据包括教案、教学流程图、课件、音视频数据、图像数据、文档数据和任务卡。
56.在其中一个实施例中，数据汇总模块102还用于将所述数据汇总模块102所在的子教学平台的教学数据推送至关联子教学平台。
57.其中，关联的两子教学平台间存在数据交互，包括教学数据交互。在其中一个实施例中，子教学平台的关联子教学平台包括数据汇总模块102所在的子教学平台的上一级子教学平台或下一级子教学平台。
58.在级联结构内，上一级的子教学平台接收其所有下一级的子教学平台推送的教学数据。如图1所示，子教学平台a将其教学数据推送至上一级子教学平台c，子教学平台a将其教学数据推送至上一级子教学平台c，以此类推。基于此，通过各子教学平台的逐级上报教学数据的方式，构成增量统计以降低高级子教学平台的数据统计压力。
59.在其中一个实施例中，子教学平台的数据汇总模块102用于根据数据处理模式和关联子教学平台的教学数据建立一个或多个可视化数据模型。
60.在其中一个实施例中，数据汇总模块102用于根据预设更新频率更新获取教学数据，并根据获取的教学数据更新可视化数据模型。
61.其中，教学数据与预设更新频率相对应。预设更新频率包括多个不同的频率或频率区间，一类型的教学数据对应一预设更新频率，即频率或频率区间。在其中一个实施例中，名师课堂模块203和用户动态模型对应的预设更新频率为秒级频率，如10s/次，即每10秒进行一次更新获取名师课堂模块203和用户动态模型对应的教学数据。专递课堂模型对应的预设更新频率为分钟级频率，如2分钟/次，即每2分钟进行一次更新获取专递课堂模型对应的教学数据。名校课堂模型、智慧教学大数据模型、教学资源模型、智慧课堂模型和创新教学模型对应的预设更新频率为小时级频率，如8小时/次，即每8小时进行一次更新获取名校课堂模型、智慧教学大数据模型、教学资源模型、智慧课堂模型和创新教学模型对应的教学数据。
62.在其中一个实施例中，数据汇总模块102用于根据预设更新频率更新获取教学数据的过程，包括步骤：根据生成时间建立教学数据队列，并根据预设更新频率从教学数据队列获取教学数据。通过教学数据队列的建立，提高可视化数据模型的更新实时性。
63.在其中一个实施例中，数据汇总模块102还用于根据数据优先级分别获取教学数据，并根据获取的教学数据更新可视化数据模型。
64.其中，教学数据与数据优先级相对应。不同类型的教学数据对应的数据优先级不同。在其中一个实施例中，数据汇总模块102用于根据数据优先级分时获取教学数据，并根据获取的教学数据更新可视化数据模型，以降低可视化数据模型内的数据更新压力，保证可视化数据模型的数据实时性。
65.在其中一个实施例中，数据汇总模块102用于定时循环汇总教学数据，以保证获取的教学数据的准确性。
66.其中，数据汇总模块102在建立可视化数据模型的过程中，定时循环汇总获取教学数据。
67.上述的多级教学平台，包括级联结构下的多个子教学平台，每个子教学平台包括业务实现模块101和数据汇总模块102，数据汇总模块102根据业务实现模块101的教学数据建立一个或多个可视化数据模型，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
68.本发明实施例还提供一种教学数据处理方法。
69.图3为一实施方式的教学数据处理方法流程图，如图3所示，一实施方式的教学数据处理方法，应用于包括构成级联结构的多个子教学平台的教学平台中的任一子教学平台，包括步骤s100至s102：
70.s100，获取任一子教学平台内的教学数据；其中，教学数据包括用户数据、直播数据、视频数据、磨课备课数据、网络教研数据、校园电视数据、学习课程数据、动态数据和外部数据；
71.其中，用户数据包括教学平台的用户id、用户信息等。直播数据包括基于子教学平台进行直播教学所产生的数据。磨课备课数据包括基于子教学平台进行磨课备课所产生的数据。网络教研数据包括基于子教学平台进行网络教研所产生的数据。校园电视数据包括基于子教学平台开设校园电视所产生的数据。学习课程数据包括基于子教学平台所生成的学习课程。
72.其中，教学平台包括多级子教学平台，各子教学平台构成级联结构。任一子教学平台可包括上一级子教学平台和下一级子教学平台。任一子教学平台包括用于实现教学业务的业务实现模块101，用户通过业务实现模块101实现教学业务，任一子教学平台基于教学业务获取或生成教学数据。在其中一个实施例中，任一子教学平台的教学数据包括基于任一子教学平台的教学业务获得的教学数据，以及任一子教学平台的下一级子教学平台所发送的教学数据。
73.s101，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型；可视化数据模型包括专递课堂模型、名师课堂模型、名校课堂模型、智慧教学大数据模型、用户动态模型、教学资源模型、智慧课堂模型和创新教学模型；
74.其中，数据处理模式用于将教学数据转换为可视化数据模型内的可视化数据。在其中一个实施例中，数据处理模式为教学数据与可视化数据的映射关系。根据映射关系，将教学数据转换为可视化数据。在其中一个实施例中，数据处理模式为教学数据的预设统计方法。根据预设统计方法，将教学数据进行分类统计，得到可视化数据。
75.s102，根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。
76.在其中一个实施例中，关联子教学平台包括任一子教学平台的下一级子教学平台。作为一个较优的实施方式，关联子教学平台与任一子教学平台间通过教学数据交互，以实现任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互。任一子教学平台的内部数据交互，包括任一子教学平台的教学数据更新，实现教学业务中各类数据与教学数据的转换等。
77.在其中一个实施例中，步骤s102中任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互的过程，包括步骤：
78.获取关联子教学平台的教学数据。
79.任一子教学平台在更新教学数据时，通过获取关联子教学平台的教学数据，根据任一子教学平台内的教学数据和关联子教学平台的教学数据完成教学数据更新。通过上下级教学数据的汇总，任一教学子教学平台完成的可视化数据模型可用于反应多级子教学平台的数据变化。
80.在其中一个实施例中，一实施方式的教学数据处理方法还包括步骤：
81.将任一子教学平台的教学数据发送至关联子教学平台。
82.其中，将任一子教学平台的教学数据发送至的关联子教学平台，包括任一子教学平台的上一级子教学平台。将任一子教学平台的教学数据发送至关联子教学平台，以便于关联子教学平台通过任一子教学平台的教学数据完成关联子教学平台内的教学业务和教学数据更新。
83.在其中一个实施例中，步骤s102中更新教学数据的过程，包括步骤：
84.根据预设更新频率获取教学数据。
85.其中，根据预设更新频率获取任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互，并以预设更新频率获取教学数据。
86.在其中一个实施例中，步骤s102中更新教学数据的过程，包括步骤：
87.根据数据优先级分别获取教学数据。
88.其中，在根据数据交互确定交互数据后，根据数据优先级分时获取这部分交互数
据，并根据获取到的交互数据更新教学数据。在其中一个实施例中，交互数据包括任一子教学平台的教学数据或关联子教学平台的教学数据。
89.在其中一个实施例中，步骤s102中更新教学数据的过程，包括步骤：
90.定时循环汇总教学数据。
91.上述的教学数据处理方法，在获取任一子教学平台内的教学数据后，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，并根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
92.本发明实施例还提供一种教学数据处理装置。
93.图4为一实施方式的教学数据处理装置模块结构图，如图4所示，一实施方式的教学数据处理装置包括模块1000、模块1001和模块1002：
94.数据获取模块1000，用于获取任一子教学平台内的教学数据；其中，教学数据包括用户数据、直播数据、视频数据、磨课备课数据、网络教研数据、校园电视数据、学习课程数据、动态数据和外部数据；
95.模型建立模块1001，用于根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型；可视化数据模型包括专递课堂模型、名师课堂模型、名校课堂模型、智慧教学大数据模型、用户动态模型、教学资源模型、智慧课堂模型和创新教学模型；
96.数据更新模块1002，用于根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。
97.上述的教学数据处理装置，数据获取模块1000在获取任一子教学平台内的教学数据后，模型建立模块1001根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，数据更新模块1002根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
98.本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现上述任一实施例的教学数据处理方法。
99.本领域的技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、随机存取存储器(ram，random access memory)、只读存储器(rom，read-only memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
100.或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、终端、或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分。而前述
的存储介质包括：移动存储设备、ram、rom、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
101.与上述的计算机存储介质对应的是，在一个实施例中还提供一种计算机设备，该计算机设备包括存储器、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，其中，处理器执行程序时实现如上述各实施例中的任意一种教学数据处理方法。
102.上述计算机设备，在获取任一子教学平台内的教学数据后，根据数据处理模式和教学数据在任一子教学平台内建立一个或多个可视化数据模型，并根据任一子教学平台的内部数据交互、任一子教学平台和关联子教学平台的数据交互更新教学数据以更新可视化数据模型。基于此，在满足级联结构的多个子教学平台的各类教学业务的同时，通过可视化数据模型进行精准形象的数据归纳和展示，便于用户直观了解和准确获取教学数据对应的教学资源。
103.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
104.以上实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。