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大数据在教育评估与测量中的应用与改进近年来，随着大数据技术的迅猛发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
教育领域作为大数据应用的重要领域之一，通过大数据的收集、分析和应用，可以为教育评估与测量提供更准确、全面的数据支持，进而改进教育方式和提升教育质量。
一、大数据在教育评估中的应用1. 教育数据的收集与存储大数据的应用首先需要收集和存储海量的教育数据，包括学生的个人信息、学习成绩、教学资源、学习行为等。
通过互联网、学校管理系统和其他教育平台的数据采集，可以建立教育数据库，为后续的评估与测量提供基础。
2. 学习过程的跟踪与分析大数据的应用可以对学生的学习过程进行全程跟踪与分析。
通过对学生的学习行为、学习进度和学习效果等数据进行监测和分析，可以及时了解学生的学习状况并为教学提供精细化的指导。
比如，通过分析学生的学习数据，可以发现学生的学习习惯和薄弱环节，进而针对性地调整教学内容和方法。
3. 学生综合评价与个性化发展利用大数据技术，可以对学生进行综合评价，不仅包括传统的学习成绩，还包括学生的综合素质和能力发展情况。
通过评价结果，可以为学生提供个性化的学习和发展方案，使每个学生都能得到针对性的教育，实现全面发展。
二、大数据在教育评估与测量中的改进1. 提高评估的准确性与客观性传统的教育评估常常依赖主观的教师评价和有限的统计数据，存在主观性和局限性。
而借助大数据的分析能力，不仅可以提供更多更全面的评估指标，还可以实现客观化评估。
例如，通过分析学生的在线作业、考试和互动行为等数据，可以更全面地了解学生学习情况，减少主观偏差，提高评估的准确性。
2. 实现精细化的个性化教学传统的教学往往是按照一定的课程进度和教材要求，面向全体学生进行统一教学。
而借助大数据分析，可以实现精细化的个性化教学。
通过分析不同学生的学习数据，可以根据学生的学习进展和学习特点，为其提供个性化的学习资源和学习路径，使教学更加贴近学生的需求，提高学习效果。
《基于Android的内蒙古高等教育质量工程评审系统的设计与实现》篇一一、引言随着移动互联网技术的快速发展，高等教育质量的评估和提升成为各地教育部门的重要任务。
为更好地满足内蒙古地区高等教育发展的需求，本系统以Android平台为基础，开发了高等教育质量工程评审系统。
该系统旨在为内蒙古各高校提供一个便捷、高效的评审平台，以提高高等教育的教学质量和管理水平。
二、系统需求分析（一）用户需求本系统主要服务于内蒙古地区的高等教育机构和评审专家。
用户需通过系统完成对学校教育质量的在线评审工作，包括查看评审标准、提交评审报告、管理评审信息等。
（二）功能需求系统应具备以下功能：1. 用户登录与权限管理；2. 评审标准发布与更新；3. 评审报告的提交与查看；4. 评审信息的统计与分析；5. 系统数据的安全与备份。
三、系统设计（一）技术架构设计本系统采用Android平台开发，技术架构包括前端、后端和数据库三部分。
前端采用Android Studio开发，实现用户界面的设计与交互；后端采用Java语言开发，负责数据处理和业务逻辑的实现；数据库采用MySQL，实现数据的存储与查询。
（二）数据库设计数据库设计包括用户表、评审标准表、评审报告表等。
其中，用户表用于存储用户信息，包括用户名、密码、权限等；评审标准表用于存储评审标准信息；评审报告表用于存储评审报告的详细内容。
（三）系统界面设计系统界面设计应简洁明了，易于操作。
主要界面包括登录界面、首页、评审标准查看界面、评审报告提交界面等。
各界面之间应有良好的交互，以提高用户体验。
四、系统实现（一）用户登录与权限管理实现用户通过输入用户名和密码进行登录，系统根据用户权限展示不同的功能模块。
为保证系统安全，采用加密技术对用户密码进行存储。
（二）评审标准发布与更新实现管理员可通过后台管理系统发布和更新评审标准，确保评审工作的准确性和时效性。
同时，系统应支持对评审标准的版本管理，以便于追溯和查阅历史标准。
大数据下的教学质量评测体系的构建一、选题背景及原因：大数据时代对发展来说既是机遇也是挑战。
对于中学教学质量而言，以大数据为依托可以收集更多的数据材料作为评价的依据，但与此同时，这也为从体量巨大的数据材料中找到准确、有效的增加了难度。
在大数据背景下，只有将“以学生为中心”和“以数据为依托”作为学校教学质量评价的价值引领和技术支持，逐步构建具有全过程、多层级、双功能特征的评价体系，才能实现由大数据带来的学习变革。
为了实现这一目标，学校要实现常态化地收集数据、多样化地应用数据、化地管理数据，逐步形成具有广泛性和可操作的评价体系。
二、选题意义和价值：基于大数据的教学质量评测是教育进入信息时代的必然选择，在大数据背景下，通过技术与教育的深度融合，本着精准教学的理念，以学生为中心，以数据为中心创造生态化的学习环境，优化教学过程，让学生获得适合自身的个性化学习体验，充分提高学生的自主学习能力和创造性，使课堂具有吸引力，从而实现课堂的高效化。
建构基于大数据的精准教学模式主要从以下四个方面进行：教学目标制定精准化，教学内容安排精准化，教学过程设计精准化，教学评价体系精准化，进而做出精准的教学决策，使教与学行为可量化，可评估，可调控。
1、大数据使得教学质量评测数据更为精准可行2大数据使得精准教学能够兼顾学生的个性化发展在大数据环境下，学生的学习行为过程考察和个性化发展均成为可能。
这是因为，学生在学习过程中的各类行为状态都可以转化为相应的数据记录，成为学习表现的分析要素。
换句话说，在传统教学环境下，精准教学过度强调学习行为结果的分析，并根据结果分析来干预学习行为；而在大数据环境下，精准学习不再完全依赖于结果分析，还要考量学习行为的过程等其它要素，通过采集学生在学习行为过程中产生的各类状态信息，形成反映学习情况的数据源，随后利用各种数学建模方法和大数据处理技术对数据源进行测量、分析与比较，并根据此结果对学生的学习行为及其学习表现进行评估和干预，可以预测学生未来的学习表现趋势，也可以为个别学生量身定制更为有效的干预方法和改进措施，以保障学生的个性化发展。
大数据技术在教育评估中的应用在当今数字化时代，大数据技术正以前所未有的速度和深度影响着各个领域，教育领域也不例外。
教育评估作为教育质量保障的重要手段，在大数据技术的助力下，正经历着深刻的变革。
本文将探讨大数据技术在教育评估中的应用，包括其带来的优势、面临的挑战以及未来的发展趋势。
一、大数据技术为教育评估带来的优势1、更全面和精准的数据采集传统的教育评估往往依赖于有限的样本数据，如考试成绩、教师评价等。
而大数据技术能够实现对教育过程中多源、异构数据的全面采集，包括学生的学习行为数据（如在线学习时间、作业完成情况、参与讨论的次数等）、学习情感数据（如学习兴趣、学习动机、学习压力等）以及学习环境数据（如学校设施、家庭背景等）。
这些丰富的数据能够为教育评估提供更全面、更细致的视角，使评估结果更加精准。
2、实时动态的评估大数据技术支持实时数据处理和分析，能够对学生的学习过程进行实时监测和评估。
教育者可以及时了解学生的学习状态，发现潜在的问题，并采取相应的干预措施。
例如，通过学习管理系统实时跟踪学生的在线学习行为，一旦发现学生的学习进度滞后或参与度降低，教师可以立即与学生沟通，提供个性化的指导和支持。
3、个性化的评估每个学生都有独特的学习风格和需求。
大数据技术可以根据学生的个体差异，构建个性化的评估模型。
通过分析学生的历史学习数据，预测学生的学习趋势，为每个学生制定个性化的学习目标和评估标准。
这种个性化的评估方式能够更好地激发学生的学习潜力，提高教育的效果。
4、多维度的评估大数据技术使教育评估不再局限于单一的维度，而是能够从多个角度对教育效果进行综合评估。
除了学术成绩，还可以考虑学生的创新能力、实践能力、团队协作能力等综合素质。
例如，通过分析学生在项目式学习中的表现数据，评估学生的问题解决能力和创新思维；通过分析学生在社团活动中的参与数据，评估学生的领导力和团队合作能力。
二、大数据技术在教育评估中的应用场景1、学生学习评估利用大数据技术对学生的学习过程和学习成果进行全面评估。
教育部关于印发《国家义务教育质量监测方案（2021年修订版）》的通知文章属性•【制定机关】教育部•【公布日期】2021.09.15•【文号】教督〔2021〕2号•【施行日期】2021.09.15•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】教育督导正文教育部关于印发《国家义务教育质量监测方案（2021年修订版）》的通知教督〔2021〕2号各省、自治区、直辖市教育厅（教委），新疆生产建设兵团教育局：《国家义务教育质量监测方案（2021年修订版）》已经教育部党组会议审议通过，现印发给你们，请遵照执行。
教育部2021年9月15日国家义务教育质量监测方案（2021年修订版）为深入贯彻习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神，落实《深化新时代教育评价改革总体方案》《关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》《关于深化新时代教育督导体制机制改革的意见》和《义务教育质量评价指南》（教基〔2021〕3号）等文件要求，进一步完善国家义务教育质量监测制度，推动落实立德树人根本任务，促进义务教育质量提升，制定此方案。
一、指导思想以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的教育方针，紧密围绕落实立德树人根本任务，扭转唯分数、唯升学等不科学的教育评价导向，引导聚焦教育教学质量、遵循教育规律，以全面客观的监测数据支撑教育决策、服务改进教育教学管理，促进培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。
二、基本原则（一）坚持立德树人。
落实立德树人根本任务，突出“五育并举”，拓展监测学科领域，构建全面覆盖德智体美劳教育质量的监测指标体系。
（二）服务质量提升。
紧扣课程标准（或指导纲要），监测学生各学科领域的发展水平及核心素养，系统挖掘影响学生发展质量的关键因素，精准服务教育质量提升。
（三）注重方法创新。
充分运用人工智能与大数据、脑科学等领域前沿技术方法，开展计算机网络测试、人机交互测试等，探索多领域综合评价和跨年度增值评价，推动监测工作更加科学高效。
一、项目建设背景按照国家、省有关教育信息化的要求，我市全面开展“三通两平台”建设，目前我市正在进行教育城域网建设，根据我市实际情况，拟规划建设德阳市教学质量动态监控系统应用项目，项目由以下系统组成：德阳市教育城域网网上阅卷系统、德阳市教学质量动态监测评价系统，这几个系统作为一个项目整体，各系统的数据字典统一规划，形成统一的数据标准，并共享统一数据库，实现单点登录，统一认证。
二、采购项目内容三、教学质量动态监测评价系统技术规格及要求(一)总体要求1、*教学质量动态监测评价系统与网上阅卷系统基于统一的数据标准，共享统一数据库，采用同一套学生、教师、试题格式、试卷格式等基础数据。
网上阅卷系统产生的相关数据（包括但不限于考生科目成绩、小题成绩、典型答卷、试题引用情况等）能自动集成到评价系统；两个系统紧密集成，以确保数据的准确性和一致性。
投标人应提供详细的系统整合方案。
（二）软件架构要求*系统所有程序模块全部采用基于J2EE/JEE规范的三层架构技术，中间层J2EE/JEE服务器可支持业界主流产品，如Weblogic、JBoss、Websphere、GlassFish等，中间层应用服务器和后台数据库均可跨平台，支持Windows、Linux、Solaris等主流的操作系统，项目投标应当提供除操作系统外所有正版配套软件。
（三）系统安全技术要求(1)系统支持SSL加密传输，充分保证数据在服务器端和浏览器端的传输安全性。
(2)支持传统的口令密码技术，支持数字证书等强身份认证技术。
(3)系统具备完善的权限管理功能。
用模块（对应系统菜单）、功能（对应模块的子功能）两级定义系统功能权限，用角色定义一组系统模块、功能集合，通过向用户分配角色来管理用户权限。
同时，通过对象权限定义用户能操作的数据，如全市、区县、学校、年级、班级的数据。
(四) 教学质量动态监测评价系统各子系统组成教学质量动态监测评价系统由以下几个子系统组成：教学质量分析评价子系统、学生学业分析评价子系统、命题组卷管理子系统、个性化学习子系统、教师评价子系统、师生学习交流子系统。
教学质量监测与大数据决策分析平台建设方案（一）首页视窗个性化首页应支持不同的角色呈现不同的信息内容，建立各类人员统一的诊改个性化门户页面。
要求包含个人功能快捷按钮，个人相关数据统计，当前待办、待审事项，个人关心数据展示，关注指标，预警指标，未达标指标等，实时关注诊改“8”字螺旋运行情况。
要求不同用户角色可显示不同的仪表盘信息，首页中支持用户设置个性化仪表盘，仪表盘能够将用户关注的数据以图表形式展示。
（二）数据大屏给校领导和管理员提供运行监控数据大屏，用户可以通过大屏窗产口，掌握全校诊改工作的整体情况，了解诊改各环节的进度，查看各品层面的数据情况，对异常情况及时督促管理，促使相关人员及时采取要措施改进工作。
数据大屏应支持按8字形质量改进螺旋运行路径展求示各环节的诊改数据，并可点击数据链接查看详情。
数据大屏支持学校层、专业层、课程层、教师层、学生层五个层面诊改的数据分开查看和全部查看。
（三）目标标准建立学校指标库，打造目标链及标准链是诊断改进工作推进的起点，系统应支持将目标的建立设置成独立的模板，便于管理和分类；该模块应建立五个层面的指标库，并将指标细化至可量化的观测点，再针对观测点设定目标值和标准值，通过观测点的量化分析可以展现指标的达成度；系统应设计可量化的指标数据采集方式，实现数据自动采集。
目标与标准明确、具体、可计算、可预警。
指标库应分通用指标库和个性化指标库；通用指标库下可创建多个个性化指标库，实现同一个任务下发时，支持不同的诊改对象进行个性化目标制定，使目标制定更灵活、更合理。
应支持五个层面的指标库分别进行维度划分，实现多维度目标标准，进行多维度诊改。
1.通用指标库管理：要求通用指标库可以同步给所有的个性化指标库，个性化指标库也可单独继承通用指标库（同步和继承都是清空个性化指标库的数据，用通用指标库的数据进行覆盖）。
指标库在建立之前要确定指标库的层面和维度信息，并支持批量导入指标。
支持填报、算法、SQL和接口等4种采集方式，能够展现指标数据自动采集率。
大数据技术在教育领域的应用与教学效果评估在当今信息时代，大数据技术的兴起和发展对各行各业都产生了巨大的影响，教育领域也不例外。
大数据技术的应用正在改变传统的教学方式和评估方法，为教育提供了更多的可能性。
本文将探讨大数据技术在教育领域的应用，并对其教学效果评估进行分析。
一、大数据技术在教育领域的应用1.1 学习数据采集与分析在传统教学中，教师往往难以全面了解学生的学习情况和进度。
而借助大数据技术，教育工作者可以收集学生的学习数据，包括学习习惯、学习时间、学习内容等，以此为基础进行个性化教学和辅导。
大数据分析可以帮助教师更好地了解学生的学习特点，为他们提供有针对性的教育资源和学习计划。
1.2 教学过程改进与优化大数据技术可以帮助教育工作者对教学过程进行实时监测与评估。
通过教学数据的收集和分析，教师可以了解学生的学习进度、知识掌握情况以及对教学内容的反应。
基于这些数据，教师可以及时调整教学内容和方法，优化教学过程，提高教学效果。
1.3 学生学习行为预测大数据技术可以通过分析学生的学习数据，对学生的学习行为进行预测。
例如，通过对学生的学习记录和行为进行深度分析，可以预测出学生可能遇到的困难和学习障碍。
基于这些预测，教育工作者可以提前进行干预和辅导，帮助学生解决问题，提高学习效果。
二、大数据技术在教学效果评估中的应用2.1 学生成绩评估大数据技术可以对学生的学习成绩进行全面评估。
通过数据分析，可以发现学生的学习差距和潜在问题，并在真实情况下对学生的实际掌握程度进行评估。
同时，大数据技术还可以比对不同学生群体之间的学习成绩，找出影响学生成绩的因素，并提供相应的改进方案。
2.2 教学资源评价大数据技术可以对教学资源的使用情况进行评估。
通过分析教学资源的使用情况和学生的反馈，可以评估教学资源的有效性和适用性。
这有助于教育工作者优化和改进教学资源，提供更好的学习体验和教学效果。
2.3 教师教学水平评估大数据技术可以对教师的教学水平进行评估。
基于大数据的环境监测与评估系统在当今时代，环境保护已经成为了全球范围内的重要议题。
随着人类活动的不断扩张和工业化进程的加速，环境问题日益凸显，如空气污染、水污染、土壤污染等，对人类的生存和发展构成了严峻的威胁。
为了有效地保护和改善环境质量，基于大数据的环境监测与评估系统应运而生，成为了环境管理和决策的重要工具。
一、大数据在环境监测与评估中的重要性大数据具有海量、多样、高速和价值密度低等特点，这些特点使其在环境监测与评估中发挥着不可或缺的作用。
首先，大数据能够提供更全面、更准确的环境信息。
传统的环境监测手段往往局限于有限的监测站点和指标，难以反映环境状况的全貌。
而通过整合来自卫星遥感、传感器网络、气象数据、地理信息系统等多源的数据，大数据可以实现对环境要素的全方位、实时监测，从而提供更丰富、更精确的环境数据。
其次，大数据有助于发现环境问题的潜在规律和趋势。
借助数据分析技术，可以对海量的环境数据进行挖掘和分析，发现污染物的迁移转化规律、环境质量的变化趋势以及环境问题与人类活动之间的关联，为环境预测和预警提供有力支持。
再者，大数据能够提高环境评估的科学性和客观性。
传统的环境评估方法往往依赖于有限的样本数据和主观判断，容易导致评估结果的偏差。
而基于大数据的环境评估可以基于大量的实际数据进行分析和建模，减少人为因素的干扰，使评估结果更加科学、准确和可靠。
二、基于大数据的环境监测系统基于大数据的环境监测系统通常由数据采集、传输、存储和处理等环节组成。
在数据采集方面，采用了多种先进的技术手段。
卫星遥感技术可以实现对大范围区域的环境监测，获取地表植被覆盖、土地利用、水体分布等信息；传感器网络则能够实时监测空气质量、水质参数、噪声水平等环境指标；此外，还有移动监测设备、无人机监测等手段，进一步丰富了数据采集的方式和范围。
数据传输环节至关重要，需要确保采集到的数据能够快速、稳定地传输到数据中心。
目前，常用的传输方式包括有线网络、无线网络和卫星通信等，以满足不同场景下的数据传输需求。
大数据平台技术要求1. 技术构架需求采用平台化策略，全面建立先进、安全、可靠、灵活、方便扩展、便于部署、操作简单、易于维护、互联互通、信息共享的软件。
技术构架的基本要求：➢采用多层体系结构，应用软件系统具有相对的独立性，不依赖任何特定的操作系统、特定的数据库系统、特定的中间件应用服务器和特定的硬件环境，便于系统今后的在不同的系统平台、不同的硬件环境下安装、部署、升级移植，保证系统具有一定的可伸缩性和可扩展性。
➢实现B（浏览器）/A（应用服务器）/D（数据库服务器）应用模式。
➢采用平台化和构件化技术，实现系统能够根据需要方便地进行扩展。
2. 功能指标需求2.1基础平台本项目的基础平台包括：元数据管理平台、数据交换平台、应用支撑平台。
按照SOA的体系架构，实现对我校数据资源中心的服务化、构件化、定制化管理。
2.1.1元数据管理平台根据我校的业务需求，制定统一的技术元数据和业务元数据标准，覆盖多种来源统计数据采集、加工、清洗、加载、多维生成、分析利用、发布、归档等各个环节，建立相应的管理维护机制，梳理并加载各种元数据。
具体实施内容包括：根据业务特点，制定元数据标准，要满足元数据在口径、分类等方面的历史变化。
支持对元数据的管理，包括：定义、添加、删除、查询和修改等操作，支持对派生元数据的管理，如派生指标、代码重新组合等，对元数据管理实行权限控制。
通过元数据，实现对各类业务数据的统一管理和利用，包括： 基础数据管理：建立各类业务数据与元数据的映射关系，实现统一的数据查询、处理、报表管理。
ETL：通过元数据获取ETL规则的描述信息，包括字段映射、数据转换、数据转换、数据清洗、数据加载规则以及错误处理等。
数据仓库：利用元数据实现对数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、层次结构维度描述、多维查询的描述、立方体（CUBE）的结构等。
元数据版本控制及追溯、操作日志管理。
2.1.2数据交换平台结合元数据管理模块并完成二次开发，构建统一的数据交换平台。
基于大数据技术的教育质量监测与评估系统招标技术要求 全球科技竞争与发展让各行业得到迅猛地发展，很遗憾，教育依然沿袭远古的教育范式，教师依靠个人经验对学生进行判断和教学决策，如同盲人摸象。而今，大数据时代来临，教育迎来了最好的发展机遇，教育将如同医疗一样将会利用大数据全面服务教育，采用基于证据的教学（evidence-based teaching EBT），没有科学的教育就等同于没有技术的医疗！
教育部指出：“十三五”是实现教育现代化决定性阶段，同时要求各省市要提出加快实现教育现代化“路线图”，可是没有科学与技术的推动，教育现代化就是空话。所以我们要用教育的科技化去实现教育的现代化！深圳市教育科学研究院（以下简称我院）率先从教育质量监测与评价入手，因为导向是一切学习的根源，评价的科学性将决定教学和学习的方向性，我院将在:命题科学化、考试数据化、评价过程化、教学证据化、学习个性化等领域进行探索。利用大数据、云计算等信息科学技术全面跟踪教师的教学行为和学生的学习轨迹，并通过数据挖掘技术将各种数据进行对比分析，为教学及管理提供科学的决策与评价。
为了实现教育现代的目标，我院急切需要开发“基于大数据技术的教育质量监测与评估系统”，本项目开发属于跨学科、跨领域的大数据综合分析系统，涉及前端的平台开发和后端的系统开发，基于大数据技术的教育质量监测与评估系统在全国尚属首次，本系统需要涵括智能文档技术、大数据分析、机器学习、人工智能、学科科学、命题研究等领域的系统性开发。
本次开发需采用的底层核心技术为智能文档技术ScienceWord，并依托我院自身强大科研实力和团队对学各科的知识图谱架构、命题技术、学科思想、解题思路、学习规律等进行建构与设计。通过系统的开发与教育大数据分析为我市的教育提供科学决策与参考，为培养学生提供科学的个性化解决方案，为实现我市教育现代化提供科学和技术支撑。 根据深圳市基于大数据技术的教育质量监测与评估系统的定位和建设要求，深圳市基于大数据技术的教育质量监测与评估系统开发需包含如下系统：
序号 系统名称 单位 数量 1 智能命题组卷系统 套 1 2 试卷价值与水平评估系统 套 1 3 在线考试客户端系统 套 1 4 在线评卷系统 套 1 5 大数据分析与评估系统 套 1 6 九大学科题库与数据分析系统 套 1 7 大数据管理系统 套 1 8 后台管理系统 套 1 9 ScienceWord 套 5000
1、 智能命题组卷系统 智能命题组卷系统需要基于ScienceWord软件进行设计，包括客户端命题和web端智能组卷两大部分。可以使用客户端系统将各类型的题目录入到后台题库数据库，也可以直接使用客户端系统命题组卷；同时，可以在web端采用多种组合形式进行智能组卷。系统需要采用java平台开发，采用采用ORCAL或PostgreSQL数据库。
功能模块 子模块 技术要求 备注
命题客户端 客户端登陆 客户端直接登陆，连接到远程数据库，读取命题老师的数据库信息（包括学校、单位等信息）
命题题型 题型需要包括选择题（包含单选和多选）、填空题、判断题、计算题、解答题。 题目信息 各类题目的录入信息需要包含：题干、问题、答案、题型、题目难度系数、分值、考察的知识点、解析(解题思路、解题技巧、动画解析)、与中（高）考关联 试卷提交 整张试卷完成后，可一键提交，点击提交按钮即可将整份试卷上传至远程服务器。 试题入库 提交试卷时，需要自动提取试卷中各道题的题目信息自动切割、分类存储至远程数据库服务器。
信息反馈 提交试卷后经过试卷评估系统的评估分析，如若发现试卷不合格，则返回不合格信息如：不合格的对比项、缺少信息项等。不合格的试卷需要出卷老师根据收到的信息对试卷进行完善后再次提交。 融为一体的文字、公式混和编排
非线性文档编辑技术，将公式、符号完全融入到文字流中，使公式、符号和文字成为一个有机的整体。公式具有普通文字流的属性特征（如字体、字号、颜色等），同时具有自己的逻辑结构。
表格支持文字、符号、公式编辑 创建、设计各种类型的表格，实现表格内公式、符号、文字的相互融合
平面几何图形 几何图形具有完备的数学逻辑和结构，使得创建和编辑图形轻松自如
立体几何图形 通过基本图形及逻辑关联技术的广泛运用，充分发挥用户的思维创造力，创建出各种满足要求的空间立体图形，如：球体、锥体、棱柱及各种多面体
几何作图“智能化”
采用全新的自动吸附技术，在绘制几何图形的过程中，智能提示各种作图操作，直接绘制出所需要的点、直线等（如：垂线、中线、角平分线、平行线、切线、中位线、交点、中点、等分点等等），并保持几何图形的“动态关联” 特征，使几何作图更加直接、方便、快捷，提高作图效率，使用户易于掌握、能够直接上手。
与几何图形融为一体的函数曲线绘制
通过坐标系智能管理函数曲线，通过各种方式（如：函数方程、极坐标、参数方程、曲面方程等）建立曲线，并几何图形设计功能融合在一起，创建图形与曲线之间关联而互动的科学逻辑图形。
空间曲面与三维空间图形
通过三维坐标系的建立，利用系统提供的三维图形设计功能，创建各种富含三维效果的各种空间图形，更加直观的表达科技文档的内容。具有逻辑关联的空间曲面、三维空间图形的创建使系统在处理科学图形上达到了更加深远的层次。
动画设计 根据自变量、函数变量和度量，通过数学变换(平移、缩放、旋转、对称等)，实现逻辑及结构的动态展示。
自变量 “自变量”是一个可变化的参数，通过定义“自变量”，将可变参数运用 函数变量计算、矢量定义、图形变换和图形动画设计。
函数变量 将“自变量”参数、度量数据引入到几何公式、函数方程中，通过计算创建函数变量。运用于矢量定义、图形变换、创建函数曲线上的坐标点。
参数曲线 文档内涵变量（包括自变量、函数变量、矢量、度量），使得方程的各个系数或常数能用变量表示，变量发生变化时，函数曲线随之变化，从而直观的展现出曲线的动态变化，反映出各参数与函数曲线的关系。
矢量 矢量：矢量包括长度数值和方向，依据矢量可以进行“平移”变换，获得新的图形。 度量 度量可以直接对图形元素进行测算，获得图形的长度、距离、角度、比值、弧长、弧度角、半径、周长、面积、纵横坐标值、斜率等尺寸数值，用于 函数变量计算、矢量定义、图形变换和图形动画设计。
图形变换 参照初始图形（如点、线、圆、三角形、矩形等），通过几何平移、旋转、缩放、对称等变换，获得从属于初始图形的图形元素，并进一步创建蕴含几何关系的各种复杂图形，为图形动画设计做准备。
变点 依据自变量、函数变量、度量值创建二维坐标系上的点，当变量或数值发生变化时，触发“变点”发生变化，直观的展示各种函数曲线的生成过程及形状变化。
图形动画轨迹 图形动画轨迹：在图形动画过程，所产生的运动轨迹能够直观展现图形动态变化的效果。
物理逻辑图形 物理逻辑图形：系统提供了用于物理学科设计所需要的相关的图形标识图，如：力学、运动学、电学、磁学、光学、热力学、连接线等等，通过这些标识图可以方便的创建所需要的各种物理学科的逻辑图形。
化学实验图形 化学标识图为设计绘制化学实验图提供了完善的元件图和器件图，同过这些标示图可以很快地绘制出所需要的各种复杂的化学实验图。
高分子结构式 文档内涵化学键结构，从而支持诸如取代基、苯环、环烷烃、环分子等内在结构，快速构建高分子结构，如：氨基酸、DNA、芳香族化合物、RNA等等。同时，还提供了各种常见的高分子模板库
竖式计算 竖式在数学领域得到运用，所谓竖式，也就是 竖式运算，通过过这个功能可以插入“加、减、乘、除、公倍数、公约数”等的列式计算。
“通用标注”功能
“通用标注”可以实现文字、符号、公式混合标注，所增加的标注内容自动跟随对象，即：在对象的编辑变化过程中，与之相关的标注内容也随之变化位置。借助“通用标注”功能，可以更方便对相关科学语义和逻辑关系进行注释说明。
汉字笔划拆解及自动播放
提供汉字笔划管理功能，可以拆解笔划，设置
汉字笔划书写次序。
汉字拼音 可以汉字上方自动注音，并在注音过程中自动识别多音字；同时，可以将汉字转换成拼音显示，为语文教学提供便捷。
超链接 通过链接到不同文件、图形（片）、音频、视频内容，更加具体、形象的体现和论证科技文档中的科学概念和语义。
智能组卷系统 组卷方式 要求根据后台数据库的题库按学科、题型、难易度实行多种形式的选题组卷，方式包括：按照知识点选题，按照章节选题，按照试卷选题、智能选题。 按知识点选题 根据学科的知识点、难易度，列出复合要求的题目，题目的排序按照组卷使用次数的多少进行先后排序，合适的题目可以一键加入试卷。 按章节选题 根据学科、版本、教材、章节、难易度，列出复合要求的题目，题目的排序按照组卷使用次数多少进行先后排序，合适的题目可以一键加入试卷。 按试卷选题 可以根据后台数据中已有的试卷来选择试题，要求列出试卷年份及试卷包含题目数量，点击试卷名称可以进入试卷进行选题，试卷中各个题目要求列出试题组卷次数，试题考察知识
