基于大数据的纺织经济人才培训课程决策服务系统

本发明涉及培训课程匹配，具体为一种基于大数据的纺织经济人才培训课程决策服务系统。

背景技术：

1、基于大数据的纺织经济人才培训课程决策服务系统旨在通过先进的数据分析和机器学习技术，优化纺织行业人才培训课程的设计和决策。

2、在当前纺织行业快速发展的背景下，人才培养需求愈加迫切，现有技术中，传统的培训课程设计一方面通常依赖于经验和主观判断，缺乏数据支持，无法及时反映市场动态和技术发展趋势；另一方面学员的个性化需求难以得到充分考虑，导致培训效果不理想，学员的就业竞争力提升有限，没有综合考虑多种因素，如课程内容、教学效果、市场需求和学员反馈，从而无法提供科学、大数据驱动的培训课程决策支持。

3、基于此，本技术设计改进了一种基于大数据的纺织经济人才培训课程决策服务系统，以解决培训课程缺乏数据支持，无法及时反映市场动态和技术发展趋势，学员的个性化需求难以得到充分考虑，导致培训效果不理想，学员的就业竞争力提升有限的弊端。

4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于大数据的纺织经济人才培训课程决策服务系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于大数据的纺织经济人才培训课程决策服务系统，包括：

4、识别模块，用于对n门课程分配唯一标识符，标识符和n门课程一一对应，以供数据采集模块采集课程使用；

5、数据采集模块，用于采集n门课程数据，以及行业数据和学员数据，其中，

6、n门课程数据均包括课程的内容、教学效果、师资力量和课程评价；

7、行业数据包括市场动态、技术发展趋势、岗位需求和薪资水平；

8、学员数据包括背景信息、学习进度、学习反馈和职业规划；

9、参数量化模块，用于将课程的内容、教学效果、师资力量和课程评价分别量化为课程覆盖率、考试通过率、教师学历层次和课程评分，将市场动态、技术发展趋势、岗位需求和薪资水平分别量化为市场增长率、技术成熟度、岗位数量和平均薪资，将背景信息、学习进度、学习反馈和职业规划分别量化为学员学历层次、完成课程的百分比、课程接受程度和期望薪资；

10、数据处理模块，用于将第i门课程的课程覆盖率、考试通过率、教师学历层次和课程评分进行数据处理，生成第i门课程的质量系数，将市场增长率、技术成熟度、岗位数量和平均薪资进行数据处理，生成纺织行业的需求系数，将学员学历层次、完成课程的百分比、课程接受程度和期望薪资进行数据处理，生成个人需求系数；

11、数据分析模块，用于将第i门课程的质量系数、行业需求系数和个人需求系数进行数据处理和分析，生成第i门课程的综合匹配分数，并根据第i门课程的综合匹配分数进行降序排列，生成课程推荐列表；

12、匹配模块，用于根据课程推荐列表，选择列表中排列前m门课程进行纺织经济人才培训。

13、进一步地，将第i门课程的课程覆盖率、考试通过率、教师学历层次和课程评分进行数据处理，生成第i门课程的质量系数，依据的公式如下：

14、

15、其中，qci为第i门课程的质量系数，c为课程覆盖率，ci为第i门课程的课程覆盖率，t为课程的考试通过率，ti为第i门课程的考试通过率，l为课程的教师学历层次，li为第i门课程的教师学历层次，p为课程评分，pi为第i门课程的课程评分，α1为课程覆盖率的影响指数，β1为考试通过率和教师学历层次的联合影响指数，γ1为课程评分对质量系数影响的调节系数，max(c)为所有课程中最大课程覆盖率，max(t)为所有课程中最大考试通过率，max(l)为所有课程中最高教师学历层次，max(p)为所有课程中最低课程评分，min(p)为所有课程中最高课程评分，n为课程的数量，i为任一门课程。

16、进一步地，课程覆盖率c指课程内容在整个教学大纲中的覆盖程度，数值范围为0-100，考试通过率t指学生在考试中的通过率，数值范围为0-100，教师学历层次l指授课教师的学历层次，数值范围为1-5，1表示本科，2表示硕士，3表示博士，4表示副教授，5表示教授，课程评分p指学生对课程的满意度评分，数值范围为0-10。

17、进一步地，将市场增长率、技术成熟度、岗位数量和平均薪资进行数据处理，生成纺织行业的需求系数，依据的公式如下：

18、

19、其中，idc为纺织行业的需求系数，g为纺织行业市场增长率，max(g)为所有行业市场增长率中的最大值，q为纺织行业技术成熟度，max(q)为所有行业技术成熟度中的最大值，d为纺织行业的岗位数量，max(d)为所有行业岗位数量中的最大值，s为纺织行业的平均薪资，max(s)为所有行业平均薪资中的最大值，min(s)为所有行业平均薪资中的最小值，α2为市场增长率的权重调整系数，β2为技术成熟度和岗位数量的权重调整系数，γ2为平均薪资对指数函数的影响系数。

20、进一步地，当idc接近10时，表示纺织行业在市场增长率、技术成熟度、岗位数量和平均薪资各项指标均表现优异，表明市场对纺织行业需求高；

21、当idc接近5时，表示纺织行业在市场增长率、技术成熟度、岗位数量和平均薪资各项指标上表现中等，表明市场对纺织行业需求中等；

22、当idc接近0时，表示纺织行业在市场增长率、技术成熟度、岗位数量和平均薪资各项指标上表现较差，表明市场对纺织行业需求低。

23、进一步地，将学员学历层次、完成课程的百分比、课程接受程度和期望薪资进行数据处理，生成个人需求系数，依据的公式如下：

24、

25、其中，pdc为个人需求系数，e为学员的学历层次，数值越高表示学历层次越高，h为完成课程的百分比，z为课程接受程度，j为学员期望的薪资水平，max(e)为学员的最高学历层次，max(h)为完成课程的最高百分比，max(z)为课程最高接受程度，max(j)为学员期望的最高薪资水平。

26、进一步地，pdc的值域范围设定为[0,10]，在值域范围内，不同的取值将产生不同的技术效果，具体解释如下：

27、当pdc接近0时，表示学员的学历层次低、完成课程的百分比低、课程接受程度低且期望薪资低，这样的学员在市场需求较低；

28、当pdc接近5时，表示学员的学历层次中等、完成课程的百分比中等、课程接受程度适中且期望薪资中等，这样的学员在市场需求一般；

29、当pdc接近10时，表示学员的学历层次高、完成课程的百分比高、课程接受程度高且期望薪资高，这样的学员在市场需求较高。

30、进一步地，将第i门课程的质量系数、行业需求系数和个人需求系数进行数据处理和分析，生成第i门课程的综合匹配分数，依据的公式如下：

31、

32、其中，mcsi为第i门课程的综合匹配分数，qci为第i门课程的质量系数，数值越高表示课程质量越好，idc为纺织行业的需求系数，pdc为个人需求系数，max(idc)为纺织行业的最大需求系数，max(pdc)为个人需求最大系数，max(qci)为第i门课程的最大质量系数，为双曲正切函数，的值域在(-1，1)。

33、进一步地，根据课程推荐列表，选择列表中排列前m门课程，当m取3时，则排列前3门课程依次为市场分析与调研、营销策略与管理和产业经济学，将上述的3门课程用于纺织经济人才的培训课程。

34、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

35、本发明通过识别模块、数据采集模块、参数量化模块、数据处理模块、数据分析模块和匹配模块的协同工作，实现了对n门课程的全面评估和优化推荐，该系统能够动态采集并量化课程数据、行业数据和学员数据，生成课程质量系数、行业需求系数和个人需求系数，通过数据处理和分析，生成综合匹配分数，并根据匹配分数进行课程推荐，确保推荐的课程既符合市场需求，又能满足学员的个性化需求，从而显著提升培训效果和学员的就业竞争力。