第三章技术规格服务要求.docx

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1、第三章技术规格（服务要求）注：以下内容中凡标有号的，均须无条件满足，否则将被废标。1、项目概况：在承接上海市教委基于学生学习成长数据的测评及教学场景应用的项目任务中，需要向实验校师生提供基于学生学习成长数据的测评及教学场景应用的服务，关键核心涉及到学生成长数据采集、学生成长数据归类服务、学生学习成长数据刻画服务、教学数据应用服务、学生五育综合素质评价、学生学情评估分析的开发（包含内容制作、审核、纠错、系统呈现等工作），需要外部服务商提供支持，项目组在此基础上在进行加工优化。2、服务内容：2.1教学数据采集服务满足实验校对学生学习成长教学数据采集的标准要求，支持用户根据需要生成数据采集模版，通过

2、自动采集或手动采集，完成学生成长数据的接入。模版内容包含但不限于新建内容：数据名、教育实体、数据类型、限定条件、数据来源。接入数据的监测。支持对导入数据的概览、筛选、删除，查看导入数据的数据来源、时间、数据量、数据条目等。接入数据的管理，支持按照教育局对教学数据采集的标准制作和修改教学数据采集模版。支持查看、筛选、修改、删除接入教学数据的详细信息。数据条目详细信息须包含数据对象、数值、等级表现、数据生成时间。筛选方式包括但不限于教育实体筛选、根据教育场景筛选、数据类型（属、证、参）、关键字。接入教学数据的量规管理，支持量规的制作、修改、筛选、删除。量规自动实现对接入数据的测量。系统量规包含但不

3、限于数量和分数的形式。教学数据的应用管理，包括教育应用介绍、教育数据模板数量、数据条目数量、接入次数、条目分类。并可视化显示。支持新应用的注册、审批，确保应用数据接入符合系统规范。2.2学生成长数据归类服务支持教育实体的基础数据管理，应包含学生个体、学生群体、教师个体、教师群体；教育实体数据分类应按照属性、证据、参考等维度区分，并支持查看、筛选、导入、批量删除及手动新增归属实体的具体数据；教育实体数据应支持根据数据类型（属性、证据、参考）筛选，也可按照数据来源、时间范围筛选；教育实体数据应支持显示教育数据类型、数据名、数据来源、数据条目量、操作（量规、标记、模型）等信息；支持学生个体与群体的基

4、础数据管理，支持具体学生和学生群体的教育数据管理，应支持学生个体基本信息包含但不限于：姓名、学号、班级，学生群体基本信息：学生群组名；支持教师个体与群体的基础数据管理，支持具体教师和教师群体的教育数据管理，应支持教师个体基本信息包含但不限于：姓名、工号、班级、职务，教师群体基本信息：教师群组名；支持课堂的基础数据管理,应支持课堂基本信息包含但不限于:学期、班级、学科、课时、授课教师、互动次数、考勤数据；支持作业的基础数据管理，应支持的作业基本信息包含但不限于：学期、班级、学科、时间、作业总量、正确率、完成率；支持拓展的教育实体，支持基于已有实体，并预留可拓展的教育实体架构，以支持未来拓展教育实

5、体边界。2.3数据刻画服务数据刻画需满足教学数据应用服务模型分析结果对数据呈现的要求，支持环形图、趋势图等可视化图表。数据刻画服务需支持对已发布模型理论结构、量化结构、数据来源、对应量规等呈现要求。支持根据筛选的数据，自动生成对应的数据刻画服务。提供个人的指标汇总，汇总指标的数据可以下钻查看明细。提供教师入校以来的综合数据报告以及个人的年度成果;提供学生入校以来的学业、生活、奖惩等数字档案。支持根据分析结果，提供智能分析报告。呈现对应维度下的能力表现、关键描述、相关描述、行动序列。支持工作流按照教育局数据更新的时间，设定自动应用，完成数据刻画的更新，并将结果同步到用户。2.4学生成长数据应用服

6、务模型生成系统1 .4.1服务模型配置工具满足教育局教育模型设计、制作、生成的需求。支持用户根据需要配置和生成理论模型、量化模型、教育分析模型。支持用户自定义节点、权重、关联关系的方式完成工作流配置和生成，便于快捷生成模型。提供并推荐教育模型模版、理论模型模板、量化模型模板。教育模型配置方法须包含从理论模型开始、直接配置量化、使用推荐的理论模型模板、量化方法模板、教育模型模板的方法。教育模型配置过程须有明确的工作流。教育模型指标项须以节点的方式进行明确的配置。2 .4.2服务模型管理支持列表和卡片形式的模型管理，实现模型的查看、筛选、修改、删除、共享等。支持对模型的教育数据名称、教育实体、发布

7、时间、创建者、数据来源、描述、查看详情、取消发布、删除模型等的操作管理。2. 5学生五育综合素质评价系统2.1 .1化算法算法需满足实验校对学生五育综合评价的需要。以现有数据为基础，兼容可扩展的数据，以保障当下和未来发展的兼顾。算法须支持面向群体和个体特征的五育综合分析。评价算法须符合结果性、过程性、增值性等评价规范。五育发展融合分析算法须符合国家五育相关规范。2.5 .2理论模型模型技术特征须满足技术特征主要包括动态模型构建、动态模型关联组合、动态模型数据分析。增值性评价模型包含但不限于（基于学生个体百分等级的增值评价模型、四水平增值评价模型、单次监测的增值评价模型等）。过程性评价模型包含但

8、不限于（纳特洛、克鲁克斯、萨德勒、弗兰德斯等课程评价模型）。2 .5.3学生五育综合评价从德智体美劳五育的维度，刻画学生思想品德、学业水平、身心健康、艺术素养、综合实践成长变化。3 .5.4学生动态发展干预学生个体画像：提供基于学生个体的总体概况、学生表现特征、综合素质的分析挖掘及可视化的呈现。学生画像包括幼儿版、小学版、初中版、高中版等四大版本，为各阶段学生提供支撑。学生群体画像：包括基于学生群体标签定性、定量分析结果、群体属性、群体行为指数趋势、学习行为特征分析、年级行为特征分析、性别行为特征分析、学科行为特征分析，以及学生群体全息成长分析，发掘不同群体的核心特质。基于学生画像,精准识别到

9、学生个体及群体的发展优势特征、发展劣势特征、发展机会特征、发展挑战等特征标签，从而为如何精准教学、个性化学习奠定了数据分析基础，建议策略分析报告就是基于数据分析的基础上，构建面向教师、家长、教育管理者的策略建议库，并通过推荐算法、协同过滤等模式进行精准推送、投放给教育者，从而达到基于数据特征的精准干预。3、具体性能要求： 服务周期要求：系统应支持7X24小时不间断运行。 系统容量要求：具备大规模并发流量的处理机制与弹性扩容，可满足系统高访问压力、大数据处理、高并发访问、高可用性应用的需求。系统响应要求：在网络稳定的情况下，用户打开页面响应速度W3秒，点击操作响应速度W3秒，复杂查询响应速度W8秒。 可靠性要求：系统应具备健全的数据保护和快速恢复机制。系统无故障运行时间99.7%以上，系统故障恢复不超过4小时。4、商务条款要求：4.1、 服务期限：合同签订后15个工作日内；4.2、 付款方式：合同签订后支付50%,服务交付后支付20%,验收合格后支付30%。5、考核要求：学生学习成长数据的测评结果与现实验证准确率不低于80%o学生学习成长数据教学场景应用满意度不低于80%o