【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，特別涉及一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價方法及系統。
技術介紹
1、職業教育實訓是指在職業教育教學過程中，根據專業培養目標和教學計劃的要求，組織學生在校內外進行實際操作和實踐鍛煉的教學活動，實訓的主要目的是讓學生在模擬的真實工作環境中，運用所學理論知識，獨立或協同完成一定的任務，以提高學生的動手能力、創新能力和綜合素質，通常情況下，在職業教育實訓結束后會針對職業教育實訓結果進行評價分析，從而明確職業教育實訓的效果。
2、目前，在進行職業教育實訓評價時，往往需要耗費大量的人力和時間，而且在評價過程非常容易受到主觀因素的影響，從而導致職業教育實訓結果評價不準確，因此，本專利技術提出一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價方法及系統，采用機器學習的方式實現職業教育實訓結果人工智能評價，不僅可以節省人力，在較短時間內完成職業教育實訓結果評價，而且減少主觀因素參與評價，提高職業教育實訓結果評價的準確性。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價方法及系統，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價方法，包括：
3、確定進行職業教育實訓結果評價的學生，得到目標評價學生；
4、基于目標評價學生通過機器學習進行教育實訓信息獲取，得到目標學生教育實訓信息；
5、采用人工智能評價分析模型針對目標學生
6、根據目標評價學生的評價結果進行綜合結果分析，得到職業教育實訓結果評價信息。
7、進一步地，在確定進行職業教育實訓結果評價的學生時，針對參加職業教育實訓的學生進行特征提取，獲取學生第一特征信息，得到學生特征信息集合，然后在學生特征信息集合中分析學生第一特征信息是否存在相同特征，當學生第一特征信息存在相同特征時，根據相同的學生第一特征信息確定對應學生，并針對對應學生進行第二特征獲取，得到學生第二特征信息，然后分析判斷學生第二特征信息是否相同，如果學生第二特征信息相同，則進行第三特征獲取，直至特性信息不相同為止。
8、進一步地，基于目標評價學生通過機器學習進行教育實訓信息獲取，包括：
9、針對教育實訓信息進行初步分析判斷，確定教育實訓信息是否規范，得到初步分析判斷結果；
10、根據初步分析判斷結果在教育實訓信息存在不規范時，篩選不規范信息，并針對不規范信息進行規范處理，得到規范的教育實訓信息；
11、針對目標評價學生進行特征信息確定，明確特征信息；
12、基于特征信息通過機器學習模型在規范的教育實訓信息中進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選出來，得到目標學生教育實訓信息。
13、進一步地，基于特征信息通過機器學習模型在規范的教育實訓信息中進行識別時，分析特征信息的數目，當特征信息的數目唯一時，所述特征信息即為學生第一特征信息，基于學生第一特征信息通過機器學習模型進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選出來，得到目標學生教育實訓信息；當特征信息的數目不唯一時，根據學生第n-1特征信息進行信息集合匹配，如果存在匹配結果，則基于學生第n特征信息通過機器學習模型在匹配結果進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選出來，得到目標學生教育實訓信息，如果不存在匹配結果，則根據學生第n-2特征信息進行信息集合匹配，并分析是否存在匹配，當存在匹配結果時，基于學生第n-1特征信息通過機器學習模型進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選出來，得到識別篩選結果，然后結合學生第n-1特征信息針對識別篩選結果進行標記存儲，同時基于學生第n特征信息通過機器學習模型在識別篩選結果進行識別，得到目標學生教育實訓信息。
14、進一步地，所述人工智能評價分析模型包括：第一評價單元、第二評價單元、第三評價單元和匯總評價單元；
15、所述第一評價單元，用于識別提取目標學生教育實訓信息中的學生紀律記錄信息，并按照紀律規定針對學生紀律記錄信息進行評價分析，得到第一評價結果；
16、所述第二評價單元，用于識別提取目標學生教育實訓信息中的學生實操學習信息，得到第二評價結果；
17、所述第三評價單元，用于識別提取目標學生教育實訓信息中的學生考核記錄信息，并根據學生考核記錄信息進行個人考核結果綜合，得到第三評價結果；
18、所述匯總評價單元，用于根據第一評價結果、第二評價結果和第三評價結果進行數據整合，得到目標評價學生的評價結果。
19、進一步地，所述匯總評價單元根據第一評價結果、第二評價結果和第三評價結果進行數據整合，包括：
20、獲取進行職業教育實訓的職業信息；
21、針對職業信息進行職業特征分析，確定職業教育實訓的重點；
22、根據職業教育實訓的重點進行結果權重分析，確定權重數值；
23、結合權重數值針對第一評價結果、第二評價結果和第三評價結果進行數據整合，確定綜合評價數值，得到目標評價學生的評價結果。
24、進一步地，根據目標評價學生的評價結果進行綜合結果分析，包括：
25、針對目標評價學生的評價結果進行模糊評價轉換，獲取目標評價學生的模糊評價結果；
26、根據目標評價學生的模糊評價結果確定職業教育實訓結果分布情況，得到職業教育實訓結果分布結果；
27、按照職業教育實訓結果分布結果進行綜合分析，得到職業教育實訓結果評價信息。
28、進一步地，所述職業教育實訓結果評價信息包括：文本信息和圖像信息，按照職業教育實訓結果分布結果進行綜合分析時，包括：
29、確定圖像信息的圖像類型，明確目標圖像類型；
30、根據職業教育實訓結果分布結果按照目標圖像類型進行圖像生成，得到職業教育實訓結果評價圖像信息；
31、采用智能分析模型針對職業教育實訓結果評價圖像信息進行識別與分析，得到職業教育實訓結果評價文本信息。
32、進一步地，根據職業教育實訓結果分布結果按照目標圖像類型進行圖像生成后，還針對職業教育實訓結果評價圖像信息進行圖像處理，包括：
33、按照目標評價學生的模糊評價結果針對目標評價學生的評價結果進行信息劃分處理，得到多個信息數據塊；
34、建立信息數據塊與目標評價學生的模糊評價結果之間的鏈接關系，確定第一層鏈接；
35、將信息數據塊與職業教育實訓結果評價圖像信息進行匹配，并按照匹配結果建立信息數據塊與職業教育實訓結果評價圖像信息之間的鏈接關系，確定第二層鏈接。
36、一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價系統，包括：目標確認模塊、信息獲取模塊、智能分析模塊和綜合評價模塊；
37、所述目標確認模塊，用于確定進行職業教育實訓結果評價的學生，得到目標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，在確定進行職業教育實訓結果評價的學生時，針對參加職業教育實訓的學生進行特征提取，獲取學生第一特征信息，得到學生特征信息集合，然后在學生特征信息集合中分析學生第一特征信息是否存在相同特征，當學生第一特征信息存在相同特征時，根據相同的學生第一特征信息確定對應學生，并針對對應學生進行第二特征獲取，得到學生第二特征信息，然后分析判斷學生第二特征信息是否相同，如果學生第二特征信息相同，則進行第三特征獲取，直至特性信息不相同為止。
3.根據權利要求2所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，基于目標評價學生通過機器學習進行教育實訓信息獲取，包括：
4.根據權利要求3所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，基于特征信息通過機器學習模型在規范的教育實訓信息中進行識別時，分析特征信息的數目，當特征信息的數目唯一時，所述特征信息即為學生第一特征信息，基于學生第一特征信息通過機器學習模型進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選
5.根據權利要求1所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，所述人工智能評價分析模型包括：第一評價單元、第二評價單元、第三評價單元和匯總評價單元；
6.根據權利要求5所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，所述匯總評價單元根據第一評價結果、第二評價結果和第三評價結果進行數據整合，包括：
7.根據權利要求1所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，根據目標評價學生的評價結果進行綜合結果分析，包括：
8.根據權利要求7所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，所述職業教育實訓結果評價信息包括：文本信息和圖像信息，按照職業教育實訓結果分布結果進行綜合分析時，包括：
9.根據權利要求7所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，根據職業教育實訓結果分布結果按照目標圖像類型進行圖像生成后，還針對職業教育實訓結果評價圖像信息進行圖像處理，包括：
10.一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價系統，其特征在于，所述職業教育實訓結果評價系統包括：目標確認模塊、信息獲取模塊、智能分析模塊和綜合評價模塊；
...【技術特征摘要】
1.一種基于機器學習的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，在確定進行職業教育實訓結果評價的學生時，針對參加職業教育實訓的學生進行特征提取，獲取學生第一特征信息，得到學生特征信息集合，然后在學生特征信息集合中分析學生第一特征信息是否存在相同特征，當學生第一特征信息存在相同特征時，根據相同的學生第一特征信息確定對應學生，并針對對應學生進行第二特征獲取，得到學生第二特征信息，然后分析判斷學生第二特征信息是否相同，如果學生第二特征信息相同，則進行第三特征獲取，直至特性信息不相同為止。
3.根據權利要求2所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，基于目標評價學生通過機器學習進行教育實訓信息獲取，包括：
4.根據權利要求3所述的職業教育實訓結果評價方法，其特征在于，基于特征信息通過機器學習模型在規范的教育實訓信息中進行識別時，分析特征信息的數目，當特征信息的數目唯一時，所述特征信息即為學生第一特征信息，基于學生第一特征信息通過機器學習模型進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選出來，得到目標學生教育實訓信息；當特征信息的數目不唯一時，根據學生第n-1特征信息進行信息集合匹配，如果存在匹配結果，則基于學生第n特征信息通過機器學習模型在匹配結果進行識別，將關于目標評價學生的教育實訓信息篩選出來，得到目標學生教育實訓信息，如果不存在匹配結果，則根據學生第n-2特征信息進行信...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張燕楠，任海金，白應卿，李杭鋮，
申請(專利權)人：寧波市江北區誠慧職業技能培訓學校有限公司，
類型：發明
國別省市：
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