技术摘要：
本发明提出了一种基于学习状态的集群智能调度方法及装置。包括：接受学生集群启动指令，查找学生集群调度表，当未查找到学生集群调度表时，新建待添加学生集群调度表；获取当前上课学生的上课信息，建立学习状态权重算法，根据该学习状态权重算法对该上课信息进行计算  全部
背景技术：
随着大数据与人工智能的飞速发展，越来越多的行业开始广泛使用大数据并加入 人工智能的元素。在教育领域中，随着国家对高等教育的人才的要求逐步提高以及时代发 展的需要，越来越多的大数据课程以及相关专业出现在各大高等教育院校内。但由于大数 据课程的复杂性以及对实验环境要求的特殊性，导致传统实验环境无法满足当前教学需 求，需要借助实验平台完成正常的授课、实验等教学活动，因此，各类用于高等教学的大数 据平台应运而生，也如雨后春笋一般展现在大众的视线中。 现有的大数据相关平台通过集群来进行相关工作，而在工作过程中，集群通常需 要同时虚拟化多台虚拟机以供满足实验环境，但是大量的虚拟机的使用会对集群性能要求 比较高，但是现在大数据相关平台的集群性能达不到这个要求，这样会导致集群运行速度 慢，对于学生来说，进行实验等待的时间多长会影响学生的注意力与积极性，降低学生学习 效率。 上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技 术。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提出了一种基于学习状态的集群智能调度方法及装置，旨在解 决现有技术无法根据学习状态来实现智能调度集群的技术问题。 本发明的技术方案是这样实现的： 一方面，本发明提供了一种基于学习状态的集群智能调度方法，所述基于学习状 态的集群智能调度方法包括以下步骤： S1，接受学生集群启动指令，查找学生集群调度表，当未查找到学生集群调度表 时，新建待添加学生集群调度表； S2，获取当前上课学生的上课信息，建立学习状态权重算法，根据该学习状态权重 算法对该上课信息进行计算，获取每个上课学生的权重值，将该权重值与对应的上课学生 进行关联，并插入待添加学生集群调度表中，获取待使用学生集群调度表； S3，根据该待使用学生集群调度表创建学生集群，并分配虚拟机。 在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S1中，接受学生集群启动指令，查找学生 集群调度表，当未查找到学生集群调度表时，新建待添加学生集群调度表，还包括以下步 骤，接受学生集群启动指令，查找学生集群调度表，当查找到学生集群调度表时，根据学生 集群调度表来顺序启动学生集群；当未查找到学生集群调度表时，新建待添加学生集群调 度表。 4 CN 111597023 A 说　明　书 2/8 页 在以上技术方案的基础上，优选的，当查找到学生集群调度表时，根据学生集群调 度表来顺序启动学生集群，还包括以下步骤，当查找到学生集群调度表时，获取当前上课学 生的登陆信息，所述登陆信息包括：ID信息以及对应客户端机器的MAC地址信息，并在本地 记录中进行查找当前上课学生的登陆信息，若本地记录中存在当前上课学生的登陆信息， 则根据学生集群调度表来顺序启动学生集群，若本地记录中不存在当前上课学生的登陆信 息，则新建待添加学生集群调度表。 在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，获取当前上课学生的上课信息，还 包括以下步骤，所述上课信息包括：学生的基本信息以及对应的学习状态信息，其中，基本 信息包括：学生班级信息、ID信息以及对应客户端机器的MAC地址信息；学习状态信息包括： 课前预习数据、课后作业完成度数据、考勤数据以及课堂互动数据。 在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S2中，建立学习状态权重算法，根据该学 习状态权重算法对该上课信息进行计算，获取每个上课学生的权重值，将该权重值与对应 的上课学生进行关联，并插入待添加学生集群调度表中，获取待使用学生集群调度表，还包 括以下步骤，建立学习状态权重算法，根据该学习状态权重算法对该上课信息进行计算，获 取每个上课学生的权重值，将该权重值与对应的上课学生的基本信息进行关联，并建立对 应关系，根据数值大小按从高到低的顺序对每个上课学生的权重值进行排序，数值越大的 权重值排名越高，获取排序完成的权重值顺序，根据该权重值顺序将对应的上课学生插入 添加学生集群调度表。 在以上技术方案的基础上，优选的，所述学习状态权重算法为： 其中，w为总权重值，n为统计参数的类别个数，si(i∈{1,2,...,n})为单个类别的 分数，ti为单个统计类别的权重值，且 在以上技术方案的基础上，优选的，步骤S3中，根据该待使用学生集群调度表创建 学生集群，并分配虚拟机之后，还包括以下步骤，当接收到停止学生集群指令后，将待使用 学生集群调度表中的学生数据进行提取，存放至本地记录中，并清除该待使用学生集群调 度表中所有信息。 更进一步优选的，所述基于学习状态的集群智能调度装置包括： 新建模块，用于接受学生集群启动指令，查找学生集群调度表，当未查找到学生集 群调度表时，新建待添加学生集群调度表； 计算模块，用于获取当前上课学生的上课信息，建立学习状态权重算法，根据该学 习状态权重算法对该上课信息进行计算，获取每个上课学生的权重值，将该权重值与对应 的上课学生进行关联，并插入待添加学生集群调度表中，获取待使用学生集群调度表； 集群创建模块，用于根据该待使用学生集群调度表创建学生集群，并分配虚拟机。 第二方面，所述基于学习状态的集群智能调度方法还包括一种设备，所述设备包 括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于学习状态的 集群智能调度方法程序，所述基于学习状态的集群智能调度方法程序配置为实现如上文所 述的基于学习状态的集群智能调度方法的步骤。 第三方面，所述基于学习状态的集群智能调度方法还包括一种介质，所述介质为 5 CN 111597023 A 说　明　书 3/8 页 计算机介质，所述计算机介质上存储有基于学习状态的集群智能调度方法程序，所述基于 学习状态的集群智能调度方法程序被处理器执行时实现如上文所述的基于学习状态的集 群智能调度方法的步骤。 本发明的一种基于学习状态的集群智能调度方法相对于现有技术具有以下有益 效果： (1)通过引入权重值算法，通过权重值算法来实现对学生集群的调度，能够解决集 群调度的不确定性，同也可以提高集群启动的速度。 (2)通过将学生的学习状态信息与集群调度挂钩，增加了集群调度的公平性，学习 态度好的学生可以获得更长的虚拟机操作时间，避免了学生等待时间过长的情况出现，同 时也提高了学生的积极性，使学生能够更好完成教学活动。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。 图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备的结构示意图； 图2为本发明基于学习状态的集群智能调度方法第一实施例的流程示意图； 图3为本发明基于学习状态的集群智能调度方法第一实施例的功能模块示意图。