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申请/专利权人：扬州大学

摘要：本发明涉及一种基于ReactNative实现的学情分析方法，本方法利用ReactNative框架能够真正实现跨平台，在使用时，首先，ReactNative数据获取组件调用后台数据库的API获取原始数据，并将原始数据传递至数据分析组件；然后，数据分析组件对获取到的数据进行数据分类与加工后，将得到的渲染数据传递至图表渲染组件；最后，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能。通过本发明，兼容Android、iOS、WindowsPhone等多种不同平台，特性良好，使用其提供的数据获取组件GetData通过key访问API获取原始数据，数据分析组件DataAnalysis和图表渲染组件ChartView生成学生的详细报告，在项目实践中开发学习成本低、开发周期短、跨平台、易于维护等优点。

主权项：1.一种基于ReactNative实现的学情分析方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1）、通过ReactNative框架编写数据获取组件；步骤2）、数据获取组件通过key访问指定的后台API，获取原始数据，原始数据通过JSON的数据格式按照单个学生用户实体返回；其中，原始数据包括：基本学籍信息、课程学分、实验课成绩、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩；其中，课程学分有n个，分别为课程学分1、课程学分2、课程学分3.....课程学分n，每个课程均对应一个课程学分；实验课成绩有k个，分别为实验课成绩1、实验课成绩2、实验课成绩3.....实验课成绩k，每个实验课均对应一个实验课成绩；步骤3）、通过React状态管理器Mobx对组件状态进行定义，编写数据分析组件，将JSON数据格式的原始数据转换成可观察数据，得到换成可观察化的单个学生用户实体信息；步骤4）、数据分析组件中，将已转换成可观察化的单个学生用户实体信息分类为基本学籍、学业绩点、创新实践、社会实践、品德表现五类，并根据原始数据中的基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评定，生成新的可观察化的单个学生用户实体信息，新的可观察化的单个学生用户实体信息包括基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中对基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评级的方法为：（1）基本学籍信息无需变动；（2）绩点评级，首先进行学业绩点计算，计算方法为，课程学分1*实验课成绩1+课程学分2*实验课成绩2+......+课程学分n*实验课成绩k课程学分1+课程学分2+......+课程学分n，当学业绩点小于或等于3.0分时学业绩点评级为C，学业绩点大于3.0分小于或等于4.0分时学业绩点评级为B，学业绩点大于4.0分小于或等于为5.0分时学业绩点评级为A；（3）创新实践评级方法为，创新实践成绩小于或等于15分时创新实践评级为C，创新实践成绩大于15分小于或等于30分时创新实践评级为B，创新实践成绩大于30小于或等于100分时创新实践评级为A；（4）社会实践评级方法为，当社会实践成绩小于或等于25分时社会实践评级为C，当社会实践成绩大于25分小于或等于50分时社会实践评级为B，当社会实践成绩大于50分小于或等于100分时社会实践评级为A；（5）品德表现评级方法为，品德表现成绩低于80分时德表现评级为不合格，高于或等于80分时德表现评级为合格；步骤5）、重复步骤2）-步骤4）若干次，得到若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息，每个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息均包括对应五类信息，五类信息为基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中，将若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据；步骤6）、开发者通过ReactNative框架自带的基本图表组件开发图表渲染组件，通过数据分析组件开放的接口，建立数据分析组件与图表渲染组件之间的双向通讯，动态更新渲染，实现学情分析功能；将经步骤5）得到的渲染数据传递至图表渲染组件，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能；在数据分析组件中，将若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据；具体是：（1）设置决策树的最小信息增益率阈值，实现控制决策树分支；（2）选择多个学生用户实体信息的五类信息进行分类属性，实现决策树分类分析；（3）根据各分类属性的信息熵和阈值，确定决策树各个节点，在分类属性和单个实体属性值之间建立映射关系，最终生成决策树，即，得到渲染数据。

全文数据：一种基于ReactNative实现的学情分析方法技术领域[0001]本发明涉及一种基于ReactNative实现的学情分析方法，属于移动应用开发技术领域。背景技术[0002]现在很多高校进一步推进校园信息化进程，其中学情分析系统是多个部门和师生们的迫切需求。通过ReactNative框架构建的移动应用，有良好的跨平台性、可移植性和易维护性。开发者可以搭建基于ReactNative的移动应用并通过学情分析方法实现相关功能，全面贴近校园业务，实现个性化有效服务。[0003]—般情况，开发一款移动应用需要同时面向Android系统（即安卓系统和i〇S系统即苹果系统进行开发与维护。这两个平台的移动应用开发环境、编程语言、开发工具等差异很大。具体来说，Android系统一般在Windows操作系统下，使用AndroidStudio或Eclipse开发工具，用java语言编程;i0S系统一般在Mac0S⑴操作系统下，使用Xcode开发工具，用Objective-C或Swift语言编程。所以，平台的差异意味着开发人员需要具备不同的开发技能，软件公司一般也要配置Android和iOS开发人员。每当应用中增加一个功能或解决一处公共的bug，那么就要同时开发或维护。[0004]如果开发一款面向Android和iOS的实现学情分析的校园业务应用，开发者就需要针对不同平台分别配置SDK、数据库API和UI渲染等功能。由于SDK的封装及调用所使用的语言不同，以及功能代码复用率低，所以开发周期相对较长，成本相对较高。发明内容[0005]本发明为了解决校园应用中跨平台的学情分析的技术问题，提供了一种基于ReactNative实现学情分析的方法。[0006]本发明的目的是这样实现的，一种基于ReactNative实现的学情分析方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、通过ReactNative框架编写数据获取组件；步骤2、数据获取组件通过key访问指定的后台API，获取原始数据，原始数据通过JS0N的数据格式按照单个学生用户实体返回;其中，原始数据包括:基本学籍信息、课程学分、实验课成绩、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩;其中，课程学分有nt，分别为课程学分1、课程学分2、课程学分3……课程学分n，每个课程均对应一个课程学分;实验课成绩有k个，分别为实验课成绩1、实验课成绩2、实验课成绩3.....实验课成绩k，每个实验课均对应一个实验课成绩；步骤3、通过React状态管理器Mobx对组件状态进行定义，编写数据分析组件，将JS0N数据格式的原始数据转换成可观察数据，得到换成可观察化的单个学生用户实体信息；步骤4、数据分析组件中，将已转换成可观察化的单个学生用户实体信息分类为基本学籍、学业绩点、创新实践、社会实践、品德表现五类，并根据原始数据中的基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评定，生成新的可观察化的单个学生用户实体信息，新的可观察化的单个学生用户实体信息包括基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中对基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评级的方法为：1基本学籍信息无需变动；2绩点评级，首先进行学业绩点计算，计算方法为，（课程学分丨*实验课成绩1+课程学分2*实验课成绩2+......+课程学分n*实验课成绩k八课程学分1+课程学分2+......+课程学分n，当学业绩点小于或等于3•0分时学业绩点评级为c，学业绩点大于3.〇分小于或等于4•0分时学业绩点评级为B，学业绩点大于4•0分小于或等于为5•〇分时学业绩点评级为a;3创新实践评级方法为，创新实践成绩小于或等于15分时创新实践评级为c，创新实践成绩大于I5分小于或等于3〇分时创新实践评级为B，创新实践成绩大于30小于或等于100分时创新实践评级为A;4社会实践评级方法为，当社会实践成绩小于或等于25分时社会实践评级为C，当社会实践成绩大于25分小于或等于5〇分时社会实践评级为B，当社会实践成绩大于50分小于或等于100分时社会实践评级为A;5品德表现评级方法为，品德表现成绩低于80分时德表现评级为不合格，高于或等于80分时德表现评级为合格；步骤5、重复步骤2-步骤4若干次，得到若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息，每个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息均包括对应五类信息，五类信息为基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中，将若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据；步骤6、开发者通过ReactNative框架自带的基本图表组件开发图表渲染组件，通过数据分析组件开放的接口，建立数据分析组件与图表渲染组件之间的双向通讯，动态更新渲染，实现学情分析功能；将经步骤5得到的渲染数据传递至图表渲染组件，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能。[0007]所述数据分析组件通过Mobx的action等方法对数据进行读取、写入、拦截、分类、关联操作。[0008]所述步骤5中，在数据分析组件中，将若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据;具体是：1设置决策树的最小信息增益率阈值，实现控制决策树分支；2选择多个学生用户实体信息的五类信息进行分类属性，实现决策树分类分析；3根据各分类属性的信息熵和阈值，确定决策树各个节点，在分类属性和单个实体属性值之间建立映射关系，最终生成决策树，B卩，得到渲染数据。[0009]有益效果:本方法利用ReactNative框架能够真正实现跨平台，在使用时，首先，ReactNative数据获取组件调用后台数据库的API获取原始数据，并将原始数据传递至数据分析组件;然后，数据分析组件对获取到的数据进行数据分类与加工后，将得到的渲染数据传递至图表渲染组件;最后，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载濱染，实现学情分析功能。通过本发明，兼容Android、iOS、WindowsPhone等多种不同平台，特性良好，使用其提供的数据获取组件通过key访问API获取原始数据，数据分析组件和图表渲染组件生成学生的详细报告，在项目实践中开发学习成本低、开发周期短、跨平台、易于维护等优点。附图说明[0010]图1为本发明一种基于ReactNative实现学情分析方法的示意图。具体实施方式[0011]下面结合附图对本发明作进一步阐述。[0012]—种基于ReactNative实现的学情分析方法，包括以下步骤：步骤1、通过ReactNative框架编写数据获取组件；步骤2、数据获取组件通过key访问指定的后台API,获取原始数据，原始数据通过JS0N的数据格式按照单个学生用户实体返回；其中，原始数据包括:基本学籍信息、课程学分、实验课成绩、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩;其中，课程学分有!!个，分别为课程学分1、课程学分2、课程学分3……课程学分n，每个课程均对应一个课程学分;实验课成绩有k个，分别为实验课成绩1、实验课成绩2、实验课成绩3……实验课成绩k，每个实验课均对应一个实验课成绩；步骤3、通过React状态管理器Mobx对组件状态进行定义，编写数据分析组件，将jS0N数据格式的原始数据转换成可观察数据，得到换成可观察化的单个学生用户实体信息;所述数据分析组件通过Mobx的action等方法对数据进行读取、写入、拦截、分类、关联操作；步骤4、数据分析组件中，将已转换成可观察化的单个学生用户实体信息分类为基本学籍、学业绩点、创新实践、社会实践、品德表现五类，并根据原始数据中的基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评定，生成新的可观察化的单个学生用户实体信息，新的可观察化的单个学生用户实体信息包括基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中对基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评级的方法为：1基本学籍信息无需变动；2绩点评级，首先进行学业绩点计算，计算方法为，（课程学分b实验课成绩1+课程学分2*实验课成绩2+......+课程学分n*实验课成绩k八课程学分1+课程学分2+......+课程学分n，当学业绩点小于或等于3.0分时学业绩点评级为c，学业绩点大于3〇分小于或等于4•0分时学业绩点评级为B，学业绩点大于4•〇分小于或等于为5•〇分时学业绩点评级为A;、（3创新实践评级方法为，创新实践成绩小于或等于lf5分时创新实践评级为c，创新实践成绩大于15分小于或等于30分时创新实践评级为B，创新实践成绩大于3〇小于或等于1〇〇分时创新实践评级为A;4社会实践评级方法为，当社会实践成绩小于或等于烈分时社会实践评级为c，当社会实践成绩大于25分小于或等于5〇分时社会实践评级为B，当社会实践成绩大于50分小于或等于100分时社会实践评级为A;5品德表现评级方法为，品德表现成绩低于8〇分时德表现评级为不合格，高于或等于80分时德表现评级为合格；步骤5、重复步骤2-步骤4若干次，得到若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息，每个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息均包括对应五类信息，五类信息为基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中，将若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据；具体是：1设置决策树的最小信息增益率阈值，实现控制决策树分支；2选择多个学生用户实体信息的五类信息进行分类属性，实现决策树分类分析；3根据各分类属性的信息熵和阈值，确定决策树各个节点，在分类属性和单个实体属性值之间建立映射关系，最终生成决策树，即，得到渲染数据。[0013]步骤6、开发者通过ReactNative框架自带的基本图表组件开发图表渲染组件，通过数据分析组件开放的接口，建立数据分析组件与图表渲染组件之间的双向通讯，动态更新渲染，实现学情分析功能；将经步骤5得到的渲染数据传递至图表渲染组件，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能。[0014]如图1所示，一种基于ReactNative实现学情分析方法，具体是一种使用Facebook公司开源的针对移动端的JavaScript框架ReactNative实现跨平台的学情分析功能方法。ReactNative可以快速部署和开发尚可移植的应用，与原生开发完全不同。开发者需要编写数据获取组件，通过配置文件从指定的key访问指定的数据库后台API，获取原始数据信息。数据分析组件需要开发者进行开发，通过React状态管理库Mobx进行数据读取、写入和拦截，其数据来源是数据获取组件得到的。ReactNative框架本身自带图表组件，开发者仅需进行适配和少量开发，便可生成所需的图表渲染组件〈ChartView〉。该图表渲染组件将使用数据分析组件传递的数据，渲染出对应用户的详细报表，从而实现学情分析功能，并且使学情分析功能以及移动校园业务在ReactNative框架下可以敏捷开发、可移植、可扩展。[0015]具体步骤包括：步骤a:开发者通过ReactNative框架编写数据获取组件，并编写配置文件，将项目所指定的key和后台ur1、账号、口令信息以键值对的形式存储。调用数据获取组件。[0016]步骤b:开发者通过React状态管理器Mobx编写数据分析组件〈DataAnalysis〉，通过observablestate定义组件状态、observerReactComponent定义组件和action修改状态，将JS0N格式的原始数据转换成可观察数据，并根据需求对其读取、写入、拦截、关联等操作。[0017]步骤c:开发者在ReactNative工程中引入常用的自带的兼容Android和iOS等系统的跨平台封装组件，如视图组件〈View〉、文本组件〈Text〉、图片组件〈Image〉等，这些组件在各个平台会自适应显示对应的的原生风格，并且生成对应的原生代码，在很大程度上进行了代码重用，即同一份代码只需稍加修改，就可以在不同平台渲染相同的视图。开发者可以利用这些基本组件二次开发，搭配出适合对应项目的具体视图组件和功能组件。[0018]根据原型设计，利用基本组件搭建出项目所需要的图表渲染组件的前端UI，数据接口部分先用模拟数据进行测试，图表渲染没有问题后，请求数据分析组件双向通讯，实现学情分析功能。因为ReactNative框架是基于JavaScript的，但应用却没有给用户带来实质性的服务功能，因此在ReactNative与图表渲染组件间需要建立通讯机制，通过交互行为，增强服务体验。通讯机制的建立分为以下三步：1移动应用的调用后台数据库获取学生全貌数据，并以JSON格式通过发送数据方法doPost将信息数据传递至数据获取组件〈GetData〉。[0020]2数据获取组件获得初始化数据后，设置事件触发。待数据分析组件返回数据给ReactNative应用端。ReactNative应用端接收事件，通知图表渲染组件中的数据接口。该组件在后台后台动态加载，静默渲染图表，从而实现学情分析功能。[0022]用户可以选择多种样式以及其他对象的数据，后台渲染过程重复⑴⑵⑶即可。[0023]最后，需要注意的是，ReactNative版本应该0.42且0.50截至撰文为止，ReactNative的最新版本为0.55。

权利要求：1.一种基于ReactNative实现的学情分析方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、通过ReactNative框架编写数据获取组件；、，步骤2、数据获取组件通过key访问指定的后台API，获取原始数据，原始数据通过JS〇N的数据格式按照单个学生用户实体返回;其中，原始数据包括:基本学籍信息、课程学分、实验课成绩、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩;其中，课程学分有〇个，分别为课程学分1、课程学分2、课程学分3.....课程学分n，每个课程均对应一个课程学分;实验课成绩有k个，分别为实验课成绩1、实验课成绩2、实验课成绩3.....实验课成绩k，每个实验课均对应一个实验课成绩；步骤3、通过React状态管理器Mobx对组件状态进行定义，编写数据分析组件，将jS0N数据格式的原始数据转换成可观察数据，得到换成可观察化的单个学生用户实体信息；步骤4、数据分析组件中，将已转换成可观察化的单个学生用户实体信息分类为基本学籍、学业绩点、创新实践、社会实践、品德表现五类，并根据原始数据中的基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评定，生成新的可观察化的单个学生用户实体信息，新的可观察化的单个学生用户实体信息包括基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中对基本学籍信息、课程学分、实验课绩点、创新实践成绩、社会实践成绩、品德表现成绩进行评级的方法为：1基本学籍信息无需变动；2绩点评级，首先进行学业绩点计算，计算方法为，（课程学分p实验课成绩1+课程学分2*实验课成绩2+......+课程学分n*实验课成绩k八课程学分1+课程学分2+......+课程学分n，当学业绩点小于或等于3.0分时学业绩点评级为C，学业绩点大于3.0分小于或等于4•0分时学业绩点评级为B，学业绩点大于4•0分小于或等于为5•0分时学业绩点评级为A;3创新实践评级方法为，创新实践成绩小于或等于15分时创新实践评级为C，创新实践成绩大于15分小于或等于30分时创新实践评级为B，创新实践成绩大于30小于或等于100分时创新实践评级为A;4社会实践评级方法为，当社会实践成绩小于或等于25分时社会实践评级为C，当社会实践成绩大于25分小于或等于5〇分时社会实践评级为B，当社会实践成绩大于50分小于或等于100分时社会实践评级为A;5品德表现评级方法为，品德表现成绩低于80分时德表现评级为不合格，高于或等于80分时德表现评级为合格；步骤5、重复步骤2-步骤4若干次，得到若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息，每个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息均包括对应五类信息，五类信息为基本学籍信息、绩点评级、创新实践评级、社会实践评级、品德表现评级；在数据分析组件中，将若千个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据；步骤6、开发者通过ReactNative框架自带的基本图表组件开发图表渲染组件，通过数据分析组件开放的接口，建立数据分析组件与图表渲染组件之间的双向通讯，动态更新渲染，实现学情分析功能；将经步骤5得到的渲染数据传递至图表渲染组件，图表渲染组件将得到的渲染数据绘制出用户所需要的报表，并进行动态加载渲染，实现学情分析功能。2.根据权利要求1所述的一种基于ReactNative实现的学情分析方法，其特征是，所述数据分析组件通过Mobx的action等方法对数据进行读取、写入、拦截、分类、关联操作。3.根据权利要求1所述的一种基于ReactNative实现的学情分析方法，其特征是，所述步骤5中，在数据分析组件中，将若干个新生成的可观察化的单个学生用户实体信息关联在一起，通过基于决策树和C4.5算法进行多个学生用户实体信息分析，得到渲染数据;具体是：1设置决策树的最小信息增益率阈值，实现控制决策树分支；2选择多个学生用户实体信息的五类信息进行分类属性，实现决策树分类分析；3根据各分类属性的信息熵和阈值，确定决策树各个节点，在分类属性和单个实体属性值之间建立映射关系，最终生成决策树，即，得到渲染数据。

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