本發(fā)明涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦系統(tǒng)及方法，屬于教育領(lǐng)域信息推薦系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

一些省市已經(jīng)或即將開(kāi)始在中考和高考實(shí)行7選3(從7門學(xué)科中選擇3門參加考試)或6選3(從6門學(xué)科中選擇3門參加考試)的政策。學(xué)生對(duì)自我未來(lái)發(fā)展的選擇權(quán)極大地增強(qiáng)了，但眾多學(xué)生因難以準(zhǔn)確識(shí)別自身的優(yōu)勢(shì)，選擇能力不足，而面臨不知如何選擇考試科目的困境，難以合理選擇考試學(xué)科，對(duì)自身學(xué)科狀態(tài)認(rèn)識(shí)不足，無(wú)法科學(xué)的規(guī)劃學(xué)業(yè)發(fā)展；同時(shí)，教師也面臨指導(dǎo)學(xué)生規(guī)劃學(xué)習(xí)生涯的挑戰(zhàn)。

國(guó)內(nèi)外尚沒(méi)有能夠滿足學(xué)生、教師這一需求的指導(dǎo)或推薦系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的問(wèn)題是：基于學(xué)生多方面數(shù)據(jù)，識(shí)別學(xué)生類別及學(xué)生的學(xué)科發(fā)展能力和優(yōu)勢(shì)特長(zhǎng)，提前預(yù)警學(xué)業(yè)發(fā)展障礙，并向?qū)W生推薦個(gè)性化的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展建議。降低學(xué)生面對(duì)考試科目選擇的困惑和選擇的盲目性，提高選考的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性；根據(jù)個(gè)人學(xué)科發(fā)展?fàn)顟B(tài)，科學(xué)規(guī)劃個(gè)人學(xué)習(xí)進(jìn)程，提高學(xué)習(xí)的針對(duì)性和精確性，為學(xué)生進(jìn)行科學(xué)的學(xué)業(yè)發(fā)展規(guī)劃提供幫助。

本發(fā)明解決問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦系統(tǒng)，包括移動(dòng)終端、計(jì)算機(jī)；所述計(jì)算機(jī)中運(yùn)行推薦系統(tǒng)，所述推薦系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、推薦算法模塊、可視化輸出模塊和推薦數(shù)據(jù)庫(kù)；其中：

數(shù)據(jù)收集模塊：教師通過(guò)移動(dòng)終端將學(xué)生的考試成績(jī)數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)傳送至推薦數(shù)據(jù)庫(kù)；通過(guò)移動(dòng)終端收集學(xué)生心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)，并將所述心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)上傳至推薦數(shù)據(jù)庫(kù)，所述考試成績(jī)數(shù)據(jù)為學(xué)生既往的學(xué)科考試成績(jī)；所述評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為學(xué)科教師對(duì)學(xué)生在該學(xué)科的興趣、投入度和潛能進(jìn)行的等級(jí)評(píng)價(jià)；所述心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)為學(xué)生通過(guò)移動(dòng)終端完成心理測(cè)評(píng)的數(shù)據(jù)；

推薦算法模塊：將數(shù)據(jù)收集模塊中的心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)、考試成績(jī)數(shù)據(jù)和評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)按照推薦指數(shù)計(jì)算模型計(jì)算得到學(xué)科推薦指數(shù)，并通過(guò)對(duì)學(xué)科推薦指數(shù)的分析，得到學(xué)科關(guān)系數(shù)據(jù)、學(xué)生個(gè)體學(xué)科推薦指數(shù)數(shù)據(jù)、學(xué)生分類數(shù)據(jù)和個(gè)性化學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦方案的結(jié)果，將這些結(jié)果以網(wǎng)狀圖等形式保存起來(lái)送至可視化輸出模塊，使學(xué)生、教師和家長(zhǎng)能夠通過(guò)移動(dòng)終端查看，從而方便的看到學(xué)科之間的關(guān)系和自己的學(xué)科狀態(tài)；所述推薦指數(shù)計(jì)算模型計(jì)算學(xué)科推薦指數(shù)ri為：rix＝gx+ex+px，其中rix為學(xué)科x的推薦指數(shù)，gx為學(xué)科x的綜合成績(jī)，通過(guò)學(xué)生既往歷次學(xué)科成績(jī)加權(quán)平均得到，其中g(shù)為學(xué)科x某次考試的成績(jī),ω為該次考試成績(jī)的權(quán)重，ex通過(guò)學(xué)科x的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算得到，其中xx為學(xué)科x的興趣度得分，tx為學(xué)科x的學(xué)科投入度得分，qx為學(xué)科x的學(xué)科潛能得分，為學(xué)科x的教師評(píng)價(jià)與學(xué)科x綜合成績(jī)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，px通過(guò)心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)計(jì)算得到，其中pi為第i個(gè)與學(xué)科x關(guān)系密切的心理測(cè)驗(yàn)得分，為第i個(gè)心理測(cè)驗(yàn)得分與學(xué)科x綜合成績(jī)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)；然后，對(duì)所有學(xué)生在學(xué)學(xué)科的推薦指數(shù)進(jìn)行分析，確定學(xué)科之間的關(guān)系，采用皮爾遜相關(guān)分析每?jī)蓚€(gè)學(xué)科之間的相關(guān)度，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)高于0.5的兩個(gè)學(xué)科定義為高相關(guān)學(xué)科；通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)大于0.3小于0.5的兩個(gè)學(xué)科定義為低相關(guān)學(xué)科；其他的稱為無(wú)關(guān)學(xué)科；若某個(gè)學(xué)科與三個(gè)及以上學(xué)科存在高相關(guān)，則該學(xué)科為群體的高影響學(xué)科；隨后，通過(guò)對(duì)學(xué)生的學(xué)科推薦指數(shù)分析確定學(xué)生類型，依據(jù)學(xué)生的學(xué)科推薦指數(shù)的不同將學(xué)生分為5種不同類型，第一類為高發(fā)展型學(xué)生，是指所有學(xué)科推薦指數(shù)均高于群體的平均值的學(xué)生，表明學(xué)生在所有學(xué)科的學(xué)習(xí)都比較好，第二類為均衡發(fā)展型學(xué)生，是指所有學(xué)科推薦指數(shù)均在群體的平均值附近的學(xué)生，表明學(xué)生所有學(xué)科的學(xué)習(xí)均達(dá)到了平均水平，第三類為晚發(fā)展型學(xué)生是指所有學(xué)科推薦指數(shù)均在群體均值以下的學(xué)生，表明學(xué)生所有學(xué)科的學(xué)習(xí)都不太好，第四類為特征發(fā)展型學(xué)生是指有些學(xué)科推薦指數(shù)高于群體平均值，有些學(xué)科推薦指數(shù)低于群體平均值的學(xué)生，第五類為其他類型學(xué)生，是指不能歸為以上四類的學(xué)生；針對(duì)不同類別的學(xué)生，根據(jù)事先制訂的推薦規(guī)則生成個(gè)性化學(xué)科發(fā)展推薦方案；

可視化輸出模塊：對(duì)推薦算法模塊得到的結(jié)果進(jìn)行可視化的輸出，包括描述學(xué)科之間關(guān)系的網(wǎng)狀圖和表現(xiàn)學(xué)生個(gè)體學(xué)科推薦指數(shù)的狀態(tài)圖，以及個(gè)性化學(xué)科發(fā)展推薦結(jié)果基于用戶角色生成word推薦報(bào)告，并呈現(xiàn)給學(xué)生、教師和家長(zhǎng)；學(xué)生、教師和家長(zhǎng)根據(jù)不同的角色通過(guò)移動(dòng)終端或計(jì)算機(jī)查看上述數(shù)據(jù)和推薦結(jié)果；

推薦數(shù)據(jù)庫(kù)，包括三部分，一是學(xué)科成績(jī)數(shù)據(jù)表，存儲(chǔ)的是每個(gè)學(xué)科的學(xué)科名稱、考試時(shí)間、考試總分、考試成績(jī)；二是教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)表，存儲(chǔ)的是每個(gè)學(xué)科的學(xué)科名稱、學(xué)科潛能、學(xué)科努力度、學(xué)科興趣度、評(píng)價(jià)者、評(píng)價(jià)時(shí)間；三是心理測(cè)試數(shù)據(jù)表，存儲(chǔ)的是心理測(cè)試名稱、測(cè)試成績(jī)、測(cè)試時(shí)間；這個(gè)模塊主要為推薦算法模塊提供數(shù)據(jù)調(diào)用，

所述移動(dòng)終端是裝有心理測(cè)試、考試數(shù)據(jù)上傳和教師評(píng)價(jià)客戶端的手機(jī)或平板電腦。

一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦方法，實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟(1)學(xué)生通過(guò)移動(dòng)終端完成內(nèi)置的心理測(cè)試，并將測(cè)試過(guò)程數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)輸入到推薦數(shù)據(jù)庫(kù)的心理測(cè)試數(shù)據(jù)表；

步驟(2)教師通過(guò)移動(dòng)終端導(dǎo)入學(xué)生的學(xué)科名稱、考試時(shí)間、考試總分、考試成績(jī)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到推薦數(shù)據(jù)庫(kù)的成績(jī)數(shù)據(jù)表；

步驟(3)學(xué)科教師通過(guò)移動(dòng)終端對(duì)學(xué)生在該學(xué)科的學(xué)習(xí)興趣度、學(xué)習(xí)努力度和學(xué)科潛能進(jìn)行1到10分的評(píng)級(jí)，得分越高表明學(xué)生在該項(xiàng)目的表現(xiàn)越好，將評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到推薦數(shù)據(jù)庫(kù)的教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)表，供推薦算法調(diào)用；

步驟(4)推薦算法調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)訂的規(guī)則計(jì)算學(xué)生的學(xué)科推薦指數(shù)，rix＝gx+ex+px，其中rix為學(xué)科x的推薦指數(shù)，gx為學(xué)科x的綜合成績(jī)，通過(guò)學(xué)生既往歷次學(xué)科成績(jī)加權(quán)平均得到，其中g(shù)為學(xué)科x某次考試的成績(jī),ω為該次考試成績(jī)的權(quán)重，ex通過(guò)學(xué)科x的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)計(jì)算得到，其中xx為學(xué)科x的興趣度得分，tx為學(xué)科x的學(xué)科投入度得分，qx為學(xué)科x的學(xué)科潛能得分，為學(xué)科x的教師評(píng)價(jià)與學(xué)科x綜合成績(jī)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，px通過(guò)學(xué)生心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)計(jì)算得到，其計(jì)算方案為其中pi為第i個(gè)與學(xué)科x關(guān)系密切的心理測(cè)驗(yàn)得分，為第i個(gè)心理測(cè)驗(yàn)得分與學(xué)科x綜合成績(jī)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)；

步驟(5)對(duì)所有學(xué)生的學(xué)科推薦指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析，采用皮爾遜相關(guān)分析每?jī)蓚€(gè)學(xué)科之間的相關(guān)度，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)高于0.5的兩個(gè)學(xué)科定義為高相關(guān)學(xué)科；通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)大于0.3小于0.5的兩個(gè)學(xué)科定義為低相關(guān)學(xué)科；其他的稱為無(wú)關(guān)學(xué)科；若某個(gè)學(xué)科與三個(gè)及以上學(xué)科存在高相關(guān)，則該學(xué)科為群體的高影響學(xué)科；將以上數(shù)據(jù)以網(wǎng)狀圖的形式保存起來(lái)，并傳至可視化輸出模塊；

步驟(6)對(duì)學(xué)生所有學(xué)科推薦指數(shù)進(jìn)行分析，從而將學(xué)生分成5類：高發(fā)展型學(xué)生是指所有學(xué)科推薦指數(shù)均高于群體的平均值的學(xué)生，表明學(xué)生在所有學(xué)科的學(xué)習(xí)都比較好，均衡發(fā)展型學(xué)生是指所有學(xué)科推薦指數(shù)均在群體的平均值附近的學(xué)生，表明學(xué)生所有學(xué)科的學(xué)習(xí)均達(dá)到了平均水平，晚發(fā)展型學(xué)生是指所有學(xué)科推薦指數(shù)均在群體均值以下的學(xué)生，表明學(xué)生所有學(xué)科的學(xué)習(xí)都不太好，特征發(fā)展型學(xué)生是指有些學(xué)科推薦指數(shù)高于群體平均值，有些學(xué)科推薦指數(shù)低于群體平均值的學(xué)生，其他類型學(xué)生是指不能歸為以上各類的學(xué)生；將以上數(shù)據(jù)圖的形式保存起來(lái)，并傳至可視化輸出模塊；

步驟(7)依據(jù)學(xué)生分類，根據(jù)預(yù)設(shè)的推薦規(guī)則生成學(xué)業(yè)發(fā)展推薦報(bào)告；

步驟(8)學(xué)生、教師、家長(zhǎng)根據(jù)不同的角色通過(guò)移動(dòng)終端或計(jì)算機(jī)查看推薦系統(tǒng)生成的報(bào)告，包括學(xué)科之間關(guān)系的網(wǎng)狀圖和表現(xiàn)學(xué)生個(gè)體學(xué)科推薦指數(shù)的柱狀圖，以及個(gè)性化學(xué)科發(fā)展推薦結(jié)果基于用戶角色生成word推薦報(bào)告。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比的優(yōu)點(diǎn)在于：

(1)目前尚沒(méi)有結(jié)合群體數(shù)據(jù)，針對(duì)學(xué)生個(gè)體學(xué)科現(xiàn)狀進(jìn)行學(xué)生學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，本系統(tǒng)是第一個(gè)面向中學(xué)生，為中學(xué)生提供基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦，幫助學(xué)生進(jìn)行學(xué)科選擇的推薦系統(tǒng)。

(2)目前學(xué)生的學(xué)業(yè)規(guī)劃或選考策略往往單純依賴某一方面的數(shù)據(jù)，比如考試成績(jī)或個(gè)人興趣，難以綜合各方面的數(shù)據(jù)。本系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集模塊收集了學(xué)生多方面的數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)在推薦數(shù)據(jù)庫(kù)中，并通過(guò)推薦算法模塊對(duì)多種影響學(xué)生未來(lái)學(xué)業(yè)發(fā)展的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，使得推薦更準(zhǔn)確、合理。

(3)目前學(xué)生的選考決策過(guò)程有較強(qiáng)的主觀性，容易被最近的狀態(tài)影響。本系統(tǒng)數(shù)據(jù)收集模塊對(duì)學(xué)生歷次考試數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并在推薦算法模塊對(duì)不同時(shí)間段的成績(jī)賦予不同權(quán)重，減少學(xué)生因最近一次考試?yán)硐牖虿焕硐攵霈F(xiàn)決策失誤的可能性。

附圖說(shuō)明

圖1為一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦系統(tǒng)的流程圖；

圖2為圖1中推薦算法模塊的實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖3為圖2中的推薦指數(shù)的計(jì)算方案實(shí)現(xiàn)流程圖；

圖4為圖2中群體學(xué)科關(guān)系圖及群體高影響學(xué)科推薦實(shí)現(xiàn)流程；

圖5為圖2中個(gè)體學(xué)科狀態(tài)圖及個(gè)體高影響學(xué)科推薦實(shí)現(xiàn)流程。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖及具體實(shí)施方式詳細(xì)介紹本發(fā)明。

本發(fā)明為一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦系統(tǒng)及方法，其中推薦系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)收集模塊、推薦算法模塊和可視化輸出模塊。流程如圖1所示。

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟(1)通過(guò)終端收集學(xué)生的學(xué)科成績(jī)、教師評(píng)價(jià)和心理測(cè)評(píng)結(jié)果，形成相應(yīng)的數(shù)據(jù)表，存儲(chǔ)到推薦數(shù)據(jù)庫(kù)。

步驟(2)依據(jù)既定的規(guī)則調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)計(jì)算學(xué)科推薦指數(shù)、分析推薦指數(shù)、分析學(xué)科關(guān)系和進(jìn)行學(xué)生分類，最終生成學(xué)科學(xué)習(xí)發(fā)展推薦結(jié)果。

步驟(3)將推薦結(jié)果以分析報(bào)告形式發(fā)送學(xué)生、教師和家長(zhǎng)，分析報(bào)告包括群體學(xué)科關(guān)系圖、個(gè)體學(xué)科狀態(tài)圖和學(xué)科推薦。

推薦算法模塊，包括學(xué)科推薦指數(shù)計(jì)算、推薦指數(shù)分析、學(xué)生分類和生成學(xué)科發(fā)展推薦。學(xué)科推薦指數(shù)計(jì)算包括既往學(xué)科綜合成績(jī)?cè)u(píng)估、教師評(píng)價(jià)和心理特征分析；推薦指數(shù)分析包括推薦指數(shù)趨勢(shì)分析；學(xué)科推薦包括優(yōu)勢(shì)學(xué)科、群體高影響學(xué)科推薦和個(gè)體高影響學(xué)科推薦。流程如圖2所示。

具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

步驟(1)計(jì)算學(xué)生在所有學(xué)科的推薦指數(shù)。

步驟(2)對(duì)所有學(xué)科的推薦指數(shù)進(jìn)行分析。

步驟(3)依據(jù)對(duì)推薦指數(shù)的分析，確定群體高影響學(xué)科和個(gè)體高影響學(xué)科，并對(duì)學(xué)生進(jìn)行分類。

步驟(4)依據(jù)不同推薦規(guī)則向?qū)W生進(jìn)行推薦，向?qū)W生提供個(gè)性化的學(xué)業(yè)學(xué)習(xí)發(fā)展推薦。

本發(fā)明的推薦指數(shù)的計(jì)算方案如圖3所示。系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的學(xué)科成績(jī)數(shù)據(jù)、教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)和心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)，按照推薦指數(shù)計(jì)算規(guī)則計(jì)算出學(xué)科的推薦指數(shù)。

具體實(shí)現(xiàn)方法如下：

步驟(1)收集學(xué)生某學(xué)科一年內(nèi)的既往考試成績(jī)(百分制)，按時(shí)間序列進(jìn)行整理，并對(duì)不同時(shí)間段的成績(jī)(g)賦予不同權(quán)重(ω)，時(shí)間距離越近權(quán)重越高，ω1+ω2+...+ωi＝1。學(xué)科綜合成就g的計(jì)算規(guī)則如下，

g為學(xué)科x某次考試的成績(jī)；

ω為該次考試成績(jī)的權(quán)重；

gx為學(xué)科x的綜合成績(jī)。

如1年前(g1)、半年前(g2)、三個(gè)月內(nèi)(g3)的測(cè)試成績(jī)，在計(jì)算時(shí)分別賦予20％(ω1)、30％(ω2)、50％(ω3)的權(quán)重。根據(jù)綜合成績(jī)gx的計(jì)算規(guī)則計(jì)算，

步驟(2)收集教師評(píng)價(jià)方面的信息，評(píng)估學(xué)生在該學(xué)科的興趣度x、投入度t與學(xué)科發(fā)展?jié)撃躴。3個(gè)方面均為10級(jí)評(píng)分。以學(xué)科興趣度為例，分值越高代表對(duì)學(xué)科的興趣度越高。1代表對(duì)學(xué)科完全沒(méi)興趣，非常不喜歡，10代表非常喜歡該學(xué)科。2～9為兩者的中間狀態(tài)，數(shù)字越大對(duì)學(xué)科的喜歡程度越高。

xx為學(xué)生在學(xué)科x的興趣度得分；

tx為學(xué)生在學(xué)科x的學(xué)科投入度得分；

qx為學(xué)生在學(xué)科x的學(xué)科潛能得分；

ex為學(xué)生在學(xué)科x的教師評(píng)價(jià)的原始分。

計(jì)算學(xué)科x綜合成績(jī)gx與教師評(píng)價(jià)原始分ex的皮爾遜相關(guān)系數(shù)

利用上述結(jié)果，進(jìn)一步計(jì)算教師測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)ex：

ex為學(xué)生在學(xué)科x的教師評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

步驟(3)采用心理測(cè)驗(yàn)對(duì)學(xué)生的個(gè)性心理特征進(jìn)行測(cè)量和分析，包括一般認(rèn)知能力、學(xué)科自我效能感、自我控制能力、數(shù)理邏輯能力、閱讀理解能力、空間能力、執(zhí)行能力。因各量表的原始分值不同，無(wú)法進(jìn)行計(jì)算。所以，先將學(xué)生的各量表得分先求出其在群體的z分?jǐn)?shù)，再將z分?jǐn)?shù)轉(zhuǎn)化為t分?jǐn)?shù)，實(shí)現(xiàn)各心理特征測(cè)量的刻度統(tǒng)一，計(jì)算公式如下。

xi為學(xué)生在心理測(cè)驗(yàn)i中的量表分；

si為所有學(xué)生心理測(cè)驗(yàn)i量表分的標(biāo)準(zhǔn)差；

pi為該心理測(cè)驗(yàn)i的得分。

計(jì)算學(xué)生學(xué)科綜合成績(jī)gx與上述心理測(cè)驗(yàn)轉(zhuǎn)換分之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)

pi為第i個(gè)心理測(cè)驗(yàn)的得分。

按照上述方法，計(jì)算每個(gè)學(xué)科與上述7個(gè)心理特征的相關(guān)系數(shù)。每個(gè)學(xué)科選取相關(guān)系數(shù)最高的三個(gè)心理特質(zhì)計(jì)算該學(xué)科的心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)px。

px為學(xué)生在學(xué)科x的心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)

步驟(4)根據(jù)學(xué)生在該學(xué)科的綜合成績(jī)、教師評(píng)價(jià)得分和心理測(cè)評(píng)得分，計(jì)算學(xué)生該學(xué)科的推薦指數(shù)ri。

如，某個(gè)學(xué)生在學(xué)科x的推薦指數(shù)的計(jì)算：

rix＝gx+ex+px

rix為學(xué)科x的推薦指數(shù)；

gx為學(xué)科x的綜合成績(jī)；

ex為學(xué)科x的教師評(píng)價(jià)得分；

px為學(xué)科x的心理測(cè)評(píng)得分。

步驟(5)依據(jù)上述計(jì)算步驟和規(guī)則，計(jì)算學(xué)生在學(xué)所有學(xué)科的推薦指數(shù)ri1到rin。

以推薦指數(shù)作為學(xué)生學(xué)科潛能排序的依據(jù)。學(xué)科的推薦指數(shù)越高，表明學(xué)生在該學(xué)科的發(fā)展的潛能越大，在該學(xué)科越具有優(yōu)勢(shì)。

本發(fā)明的推薦指數(shù)分析內(nèi)容和方法如下：

對(duì)所有學(xué)生在全部學(xué)科的推薦指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析得到學(xué)科之間的相關(guān)度，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)，計(jì)算公式如下：

rix為學(xué)科x的推薦指數(shù)；

riy為學(xué)科y的推薦指數(shù)；

rxy為學(xué)科x與學(xué)科y之間的相關(guān)系數(shù)。

然后，采用t檢驗(yàn)對(duì)計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)：

rxy為學(xué)科x與學(xué)科y之間的相關(guān)系數(shù)；

n為參與計(jì)算rxy的學(xué)生人數(shù)。

如圖4所示，計(jì)算機(jī)調(diào)用推薦指數(shù)計(jì)算模塊得到的學(xué)生群體學(xué)科推薦指數(shù)計(jì)算學(xué)科之間的關(guān)系，依據(jù)相關(guān)學(xué)科判定標(biāo)準(zhǔn)繪制學(xué)科關(guān)系圖，其中高相關(guān)學(xué)科之間用實(shí)線連接，低相關(guān)學(xué)科之間用虛線連接，無(wú)關(guān)學(xué)科之間不連接；如果學(xué)科同時(shí)與三個(gè)及以上學(xué)科為高相關(guān)學(xué)科，則將該學(xué)科以高亮顯示，并標(biāo)注為群體高影響學(xué)科。判斷標(biāo)準(zhǔn)為：通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)高于0.5的兩個(gè)學(xué)科定義為高相關(guān)學(xué)科；通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)大于0.3小于05的兩個(gè)學(xué)科成為低相關(guān)學(xué)科；其他的稱為無(wú)關(guān)學(xué)科。若某個(gè)學(xué)科與三個(gè)及以上學(xué)科存在高相關(guān)，則該學(xué)科為群體的高影響學(xué)科。

學(xué)科指數(shù)的群體集中度和離散度采用學(xué)科推薦指數(shù)均值和標(biāo)準(zhǔn)差sri進(jìn)行分析，

為學(xué)科x群體推薦指數(shù)均值；

為學(xué)科x群體推薦指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差；

n為參與計(jì)算的學(xué)生人數(shù)；

計(jì)算學(xué)生在學(xué)學(xué)科推薦指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)z分?jǐn)?shù)，例如學(xué)生a在學(xué)科x的z分?jǐn)?shù)計(jì)算如下，

rix為學(xué)生a在x學(xué)科的推薦指數(shù)，

為學(xué)科x群體推薦指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差，

zx為學(xué)生a在x學(xué)科推薦指數(shù)的z分?jǐn)?shù)。

用相同方法計(jì)算學(xué)生在所有學(xué)科的推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)，z1、z2、…、zn。

依據(jù)計(jì)算結(jié)果確定個(gè)體的優(yōu)勢(shì)學(xué)科和個(gè)體高影響學(xué)科，具體實(shí)現(xiàn)步驟如圖5所示：計(jì)算機(jī)調(diào)用推薦算法模塊得到的學(xué)生各學(xué)科推薦指數(shù)進(jìn)行分析，并依據(jù)判斷標(biāo)準(zhǔn)繪制個(gè)體學(xué)科狀態(tài)圖，其中學(xué)生的優(yōu)勢(shì)學(xué)科和弱勢(shì)學(xué)科以不同的顏色高亮顯示和標(biāo)注。將學(xué)生個(gè)體學(xué)科狀態(tài)圖與群體學(xué)科關(guān)系進(jìn)行對(duì)比，確定學(xué)生的個(gè)體高影響學(xué)科，進(jìn)行高亮顯示并標(biāo)注為個(gè)體高影響學(xué)科。

具體判斷標(biāo)準(zhǔn)為：個(gè)體優(yōu)勢(shì)學(xué)科是指學(xué)生推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)大于或等于1的學(xué)科，如圖中所示某學(xué)生學(xué)科x的推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)，zx≥1，則該學(xué)科x為該學(xué)生的優(yōu)勢(shì)學(xué)科。該學(xué)生學(xué)科y的推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)，zy≤-1，則學(xué)科y為該學(xué)生的弱勢(shì)學(xué)科。同時(shí)全體數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)學(xué)科x與學(xué)科y的相關(guān)系數(shù)rxy〉0.5。表明學(xué)科x與學(xué)科y可能具有某種內(nèi)在聯(lián)系，在大部分學(xué)生中兩個(gè)學(xué)科成績(jī)會(huì)相互影響。而該學(xué)生在兩個(gè)學(xué)科的表現(xiàn)與群體數(shù)據(jù)不一致，則在未來(lái)的學(xué)科發(fā)展中可能出現(xiàn)表現(xiàn)較弱的學(xué)科y拖累表現(xiàn)較好學(xué)科x的發(fā)展，將該學(xué)科y定義為該學(xué)生的個(gè)體高影響學(xué)科。

依據(jù)學(xué)生學(xué)科推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)的計(jì)算結(jié)果將學(xué)生分成5類，具體分類標(biāo)準(zhǔn)如下：

高發(fā)展型學(xué)生：所有學(xué)科推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)均大于或等于1，即z≥1。

均衡發(fā)展型學(xué)生：學(xué)科推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)在0.6和-0.6之間，即-0.6<z<0.6。

晚發(fā)展型學(xué)生：學(xué)科推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)均小于或等于-1，即z≤-1。

特征發(fā)展型學(xué)生：學(xué)科推薦指數(shù)z分?jǐn)?shù)離散地分布在-2到3之間，即-2<z，且z分?jǐn)?shù)的離散度sz大于50％學(xué)生的離散度。

其中

zx為學(xué)生在學(xué)科x推薦指數(shù)的z分?jǐn)?shù)，

n為學(xué)科數(shù)。

其他類型學(xué)生：不能歸為以上各類的學(xué)生。

本發(fā)明針對(duì)不同學(xué)生的推薦規(guī)則設(shè)定和具體推薦方案如下：

高發(fā)展型學(xué)生：此類學(xué)生各個(gè)學(xué)科表現(xiàn)都比較好，均有較高的發(fā)展?jié)撃埽哂卸喾N發(fā)展的可能性和全面發(fā)展的潛力。因此，對(duì)此類學(xué)生的推薦以興趣優(yōu)先。以柱狀圖向?qū)W生呈現(xiàn)各學(xué)科的推薦指數(shù)得分情況，推薦群體高影響學(xué)科，推薦學(xué)生以興趣為導(dǎo)向的，較高選擇自由度的發(fā)展。

特征發(fā)展型學(xué)生：此類學(xué)生屬于學(xué)科表現(xiàn)有差異的學(xué)生，在某些學(xué)科上具有發(fā)展優(yōu)勢(shì)，在某些學(xué)科的表現(xiàn)不好。這類學(xué)生對(duì)自己的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)具有相對(duì)明確的感知，但對(duì)劣勢(shì)所可能帶來(lái)的影響并沒(méi)有清晰的認(rèn)識(shí)，容易出現(xiàn)劣勢(shì)學(xué)科影響優(yōu)勢(shì)學(xué)科表現(xiàn)的情況。因此以柱狀圖向?qū)W生呈現(xiàn)各學(xué)科的推薦指數(shù)得分情況，推薦群體高影響學(xué)科和個(gè)體高影響學(xué)科，讓學(xué)生重視這兩類具有較高影響力的學(xué)科，并提醒學(xué)生使非優(yōu)勢(shì)學(xué)科的水平達(dá)到不妨礙優(yōu)勢(shì)學(xué)科發(fā)展的程度。

均衡發(fā)展型學(xué)生：此類學(xué)生屬于各個(gè)學(xué)科的表現(xiàn)和潛能都相對(duì)比較平均且在群體中處在中等水平。綜合全面地發(fā)展是這類學(xué)生的優(yōu)勢(shì)，而不宜為了過(guò)分追求某個(gè)學(xué)科的突出而忽視其他學(xué)科。因此以柱狀圖向?qū)W生呈現(xiàn)各學(xué)科的推薦指數(shù)得分情況，推薦群體高影響學(xué)科和個(gè)體高影響學(xué)科，鼓勵(lì)學(xué)生在繼續(xù)全面發(fā)展的基礎(chǔ)上，并結(jié)合自身個(gè)性特征發(fā)展比較優(yōu)勢(shì)。

晚發(fā)展型學(xué)生：此類學(xué)生屬于各個(gè)學(xué)科的表現(xiàn)都比較弱，也難以發(fā)現(xiàn)突出學(xué)科潛能。對(duì)此類學(xué)生關(guān)鍵是能夠保持各個(gè)學(xué)科達(dá)到合格水平，維持并增加學(xué)科學(xué)習(xí)的興趣。因此，以柱狀圖向?qū)W生呈現(xiàn)各學(xué)科的推薦指數(shù)得分情況，推薦群體高影響學(xué)科，鼓勵(lì)此類學(xué)生挖掘自身興趣，并進(jìn)行更深入的學(xué)業(yè)診斷找到困難點(diǎn)，提升學(xué)業(yè)表現(xiàn)，努力形成一技之長(zhǎng)。

其他類型學(xué)生：對(duì)此類學(xué)生需進(jìn)行個(gè)體化的分析，以柱狀圖向?qū)W生呈現(xiàn)各學(xué)科的推薦指數(shù)得分情況，推薦群體高影響學(xué)科和個(gè)體高影響學(xué)科。此外，推薦學(xué)生進(jìn)行更深入的學(xué)科和心理診斷，尋找個(gè)人突破點(diǎn)。

本發(fā)明未詳細(xì)闡述的部分屬于本領(lǐng)域公知技術(shù)。