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浙江云校家网络科技有限公司

浙江云校家网络科技有限公司

企业

浙江云校家网络科技有限公司成立于2019年,属软件和信息技术服务业,主营计算机网络技术的研发、技术咨询、技术服务、计算机软硬件的开发、销售、大数据开发与运营等。面向教育管理、健康监测、教育评价等领域提供数据服务,开放区域(县市区)高中生BMI体质健康数据(教育管理、健康监测)、区域(县市区)小学生德智体美劳五育全面发展综合评价数据(教育评价、学生发展)、区域(县市区)初中生BMI体质健康数据(体质健康、健康预警),支撑预警干预与风险管控。

教育管理健康监测教育评价软件信息服务高新技术企业
成立于 2019 年浙江省502784966@qq.com

数据概览

18
数据集总量
921
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0
关注人数
2026-09-22
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数据集列表

课题进展时效监控及逾期预警管理数据
科研课题进度监控
逾期预警管理
课题进展时效监控及逾期预警管理数据基于课题立项时间与正常研究周期,自动计算课题预期结题时间,通过与当前时间对比,精准识别逾期未结题课题及临近到期课题,并向管理部门推送预警通知,督促相关单位及时办理结题手续,有效提升区域科研管理的规范性与效率,保障课题研究质量的闭环管控。有利于促进区域科研管理工作的精细化与智能化,推动课题管理从被动应对向主动预警转变,降低课题逾期风险,提升科研成果的产出效率与质量。(1)数据采集: 采集课题数据:姓名、单位、课题ID、级别、课题类型、课题形式、状态、审批单位、本人角色、年度、立项时间。 设定各类课题正常研究周期:教研课题一般为2年(教育科学研究类),精品课程一般为1年。 对于缺失状态为空的课题,结合立项时间和系统当前时间推断。 (2)数据处理: 根据课题类型确定研究周期,计算预期结题时间:预计结题时间= 立项时间+ 研究周期。 对已结题课题:状态保持不变,不触发预警。 对未结题课题:计算距预期结题时间的差异。 若当前状态= "已结题",跳过预警。 若当前日期 > 预计结题时间,计算距预期结题时间已过天数。 若当前日期接近预计结题时间(3个月内),标记为“临近到期”。 (3)算法加工:采用“双因子风险评分算法”。算法使用计划周期使用率和期限压力两个因子,通过三步公式输出风险分、预警等级和预警信息。 评估日期:2026-08-12(每日更新时替换为系统日期)。 计划周期使用率权重:60%,反映从立项到预计结题的时间已使用比例。 期限压力权重:40%,预计结题前90天开始上升,逾期180天达到1。 压力提前起算天数:90,预计结题前90天开始产生期限压力。 压力增长窗口天数:270,从结题前90天到逾期180天共270天。 1)计算风险分:计划周期使用率A=min(max((评估日期-立项时间)/(预计结题时间-立项时间),0),1);期限压力B=min(max((评估日期-预计结题时间+压力提前起算天数)/压力增长窗口天数,0),1);风险分=100×(0.60×A+0.40×B);已结题课题风险分为0。 2)判定预警等级:风险分<40为0级(正常);40≤风险分<60为1级(临期关注);60≤风险分<80为2级(逾期预警);风险分≥80为3级(严重预警)。已结题课题不触发预警。 3)生成预警信息:自动组合计划周期使用率、期限压力、风险分、预警等级,以及“距预计结题还有多少天”或“已超过预计结题多少天”,形成可直接推送的预警文本。 (4)数据应用: 课题管理看板:显示各校逾期课题分布及预警等级,便于科研管理人员快速定位问题。 自动提醒推送:通过短信/邮件向课题负责人和学校科研管理员发送预警通知。 延期申请管理:对严重逾期课题,建议启动延期申请流程或课题撤销程序。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-21 更新10
教师课题研究能力评估分析数据
教师科研能力评估
科研人才梯队建设
教师课题研究能力评估分析数据综合教师参与课题的数量、角色类型(负责人/参加者)、课题级别、课题状态(已结题/进行中)等多维度信息,通过加权评分算法计算教师科研综合得分,自动识别科研领军、骨干教师(科研能力强、高结题率、高级别课题)与科研发展、新手教师(参与度低、结题率低),为学校职称评审、人才培养、评优评先提供客观数据支撑,推动教师科研能力的精准画像与差异化培养。有效促进学校科研管理工作的精准化与公平性,帮助学校发现和培养科研骨干教师,帮扶科研薄弱教师提升科研能力,完善科研激励机制,推动区域教师队伍科研水平的整体提升。(1)数据采集 采集课题数据:姓名、单位、课题名称、级别、课题类型、课题形式、状态、审批单位、本人角色、年度、立项时间。 角色标准化:将课题本人角色的 “项目主要负责人”、“独立完成” 映射为 “负责人”,“项目主要参加者” 映射为 “参加者”。 (2)数据处理 按姓名 + 单位分组,统计教师课题总参与数量。 角色统计:识别 “负责人” 记录数和 “参加者” 记录数。 状态统计:识别 “已结题” 记录数和 “进行中” 记录数。 高级别课题统计:筛选 “区县级” 及以上级别的课题数。 (3)算法加工 科研能力综合评分(满分 100): 课题数量分(30 分):参与课题总数 ≥5 得 30 分,每少 1 个课题扣 5 分。 负责率 = 担任负责人次数 / 参与课题总数 负责率分(25 分)= 25-((0.4 - 负责率)/0.1×5) 计算要求:负责率保留 4 位小数,最终负责率得分保留 1 位小数。 结题率=已结题课题数 /参与课题总数(参与课题总数为0时设为0) 结题率分(25 分) = 25-((80%- 实际结题率) ×100×0.3) 计算要求:结题率百分比保留 2 位小数,最终结题率得分保留 1 位小数。 高级别分(20 分):高级别课题数 ≥ 2 得 20 分,每少 1 个扣 8 分。 科研能力综合得分 = 四部分之和。 科研等级划分: 领军(≥85 分):科研能力强,高产出高结题,建议推荐高级别课题申报。 骨干(70-84 分):科研能力良好,建议加强某一方面能力提升(如提升负责率)。 发展(50-69 分):有科研参与但能力有待提升,建议导师带教。 新手(<50 分):科研参与少,建议安排基础科研培训。 (4)数据应用 科研骨干教师名单推送至教研室,优先推荐参加高级别课题申报。 科研薄弱教师生成培训建议,纳入校本研修计划。 教师科研能力年度报告,对比各校科研人才储备情况。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-19 更新10
教师课题研究能力评估分析数据
教师科研能力评估
学校科研管理
教师课题研究能力评估分析数据综合教师参与课题的数量、角色类型(负责人/参加者)、课题级别、课题状态(已结题/进行中)等多维度信息,通过加权评分算法计算教师科研综合得分,自动识别科研领军、骨干教师(科研能力强、高结题率、高级别课题)与科研发展、新手教师(参与度低、结题率低),为学校职称评审、人才培养、评优评先提供客观数据支撑,推动教师科研能力的精准画像与差异化培养。有效促进学校科研管理工作的精准化与公平性,帮助学校发现和培养科研骨干教师,帮扶科研薄弱教师提升科研能力,完善科研激励机制,推动区域教师队伍科研水平的整体提升。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-07 更新80
区域(县市区)教育大脑教育融媒体意识形态小模型数据
教育融媒体
意识形态安全
1、所在县市区教育部门通过区域智慧网络教育电视发布系统(IPTV),按照区域教育动态、优课、党建、校园V影等栏目频道定位,统一规划、摄制、发布重大时政事件、教育政策、学习成长等内容。 2、区域智慧网络教育电视发布系统(IPTV-网络教育电视台),可以涵盖电视端、微信端、APP端、PC端等,实现多屏互通互动。基于家庭端,首选电视端,主要以视频方式呈现,包括经采集制作审核过的教育新闻、专访;经前置审批过的赛事直播;经整体规划分步推出的名师优课、专题讲座等。基于个人移动端,对于大众首推微信端,以图文+视频方式,便捷的随时随地的获取知晓教育电视台的所有信息。 3、智慧网络教育电视发布系统(IPTV)精准传播信息和数据,可以让区域群众更精准便捷的了解重大事件、教育政策及相关信息(优秀学校、典型教师学生代表、活动赛事直播等),对于电视台的直接关益者,包括市教育局领导、电教馆全体人员、第三方平台及第四方内容合作方,采用APP形式,便于所有内容的及时上传、审批与流转,确保内容更新流程的流畅性与及时性。 1、根据国家和省厅教育部门关于爱国爱党、贯彻社会主义核心价值观等意识形态安全教育、正能量宣传等要求,由所在区域教育部门通过智慧网络教育电视发布系统(IPTV),按照教育动态、优课、党建、校园V影等栏目频道,统一规划、摄制、发布时政要闻、教育政策、学习成长等内容,根据平台评价规则对相关传播内容进行评价评优,向区域传播家国情怀、健康学习成长正能量内容。2、算法规则:(1)图文得分:智慧教育电视发布系统(IPTV)根据内容的浏览量自动对相关内容进行热度评级,每10000次独立IP地址浏览量记1分。(2)视频得分:智慧教育电视发布系统(IPTV)根据内容浏览量自动对相关视频内容进行热度评级,每10000次独立IP地址浏览量记1分。(3)阅读数:每个独立IP地址浏览一次记1分。(4)点赞数:每个独立IP地址点赞一次记1分。3、区域智慧网络教育电视发布系统(IPTV)就不同发布内容,根据图文得分、视频得分、阅读数、点赞数等不同维度的浏览、观看、点赞通过模型自动进行分值统计、计算、排序,最终为掌握区域的宣传教育、群众关注度、孩子学习成长、社会舆情传播、意识形态安全等情况提供科学数据支撑。
浙江省数据知识产权登记平台2024-11-01 更新300
区域(县市区)初中教师综合发展评价数据
教育评价
智能教育
1、通过区域智慧教育大脑和教育大模型云平台(简称教育大脑、教育大模型)的新时代教师全面发展智慧评价子系统(简称智慧教师评价系统),教育局和各初中学校可以个性化定义区域初中老师发展评价指标体系。2、区域初中老师发展评价指标体系定义后,可以对指标设置相关分值,教育局、学校可以通过教育大脑、智慧教师评价系统和学校部署的相应物联网环境智能终端设备,自动开展对每个老师的评价,评价指标关联到德、勤、能、绩主干项,各项赋分后,教育局、学校、教师根据不同权限,可以通过智慧评价系统(APP)实时查看教师全面发展智慧评价评分情况。3、区域初中教师德勤能绩全面发展智慧评价数据,可以科学全面多维度动态掌握每个教师的全面发展情况,高效实现新时代教师新型发展综合评价,为当前区域初中教师的科学考评、职务薪酬补助统计发放、岗位升迁做数据支撑。4、同时该类数据可以为建设区域教育大脑和人工智能教育大模型,实现区域优质教师资源均衡,教师队伍科学建设,大规模因材施教、创新性与个性化教学,更好满足群众“上好学”的需要提供极为重要的数据支撑。(1)数据采集:通过区域智慧教育大脑和教育大模型云平台的新时代教师全面发展智慧评价子系统及平台相应的物联网环境智能终端设备,对所在区域各初中教师的德勤能绩等主干维度,根据系统性原则定义设置主干维度考核点体系,每天不定期进行多维度评价数据收集并自动汇总;(2)数据处理:教师智慧评价系统将采集到的不同维度数据按照对象和时间归集,并进行数据清洗,并去除或修正异常值、缺失值等,在每学期期末的设定截止时点,根据系统计算模型最终自动计算出各教师的德勤能绩等各项评价分值和综合总分值;(3)数据加工:教师智慧评价系统设置德勤能绩各项评价的总分数100分,各项权重比例中师德为10分、出勤为10分、专业才能为30分、工作绩效为50分、其他附加为5分,通过对每项评价总分与权重的乘积进行自动汇总求和大模型计算出每位教师全面发展的最终评价数据,并自动分析计算出各教师的综合全面发展等级情况;(4)教师智慧评价系统根据新时代教师新型综合评价要求,设定智慧教师评价系统大模型教师全面发展最终综合评级规则:85分到100分以上认定为优秀,70-85分为合格,70分以下认定为不定等次(或不合格)。
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-05 更新270
教师任课工作量均衡性分析数据
工作量评估
教育排课优化
系统自动完成三项基础统计:教师周总课时、任教科目去重数量、授课班级去重数量;再匹配科目复杂度系数,自动计算班级复杂度系数,生成每位教师加权工作量。 结合分级判定规则快速筛查人员,自动识别超工作量教师和轻工作量教师并赋予预警标记,为学校排课优化和绩效分配提供精准数据支撑,促进教师工作量均衡配置,提升学校人力资源管理效能。帮助学校合理配置教学资源,优化排课方案,完善绩效考核机制,充分调动教师工作积极性,促进区局教育均衡发展。(1)数据采集: 采集任课数据:单位、部门、教师姓名、年级、班级、课程号、课程名称、每周课时。 同一教师在同一班级同一课程号可能有多条记录,取每周课时之和(实际表中为唯一记录)。 有效性校验:每周课时≤0的异常记录标记并排除。 (2)数据处理: 按单位+教师姓名分组,汇总:周总课时 = 所有课程每周课时之和 任教科目数 = 去重课程名称数量 任教班级数 = 去重班级数量 任教科目列表 = 课程名称列表去重拼接 任教班级列表 = 班级名称列表去重拼接 (3)算法加工: 首先计算教师周总课时数,公式为周总课时数=∑(每门课程的每周课时);任教科目数=去重统计(课程名称);任教班级数=去重统计(任教班级)。 班级复杂度系数=1+0.05*(任教班级数-1)。 其次引入复杂度加权算法,加权工作量=∑(周课时X科目复杂度系数X班级复杂度系数),结果保留2位小数;其中主科类系数1.2、实验类1.15、音体美0.9,其他类1.0,具体科目划分如下表: 主科类 数学、数学辅导、数学思维、数学训练、外语(英语)、英语、英语辅导、英语拓展、语文、语文(书法)、语文辅导、语文阅读、阅读与写作 实验类 物理、化学、生物、科学 音体美 美术、书法、体育、体育与健康、心理音乐、艺术、艺术(美术)、艺术(音乐)、音乐 其他类 班会、班团队活动、道德与法治、地方课程、地理、劳动、劳动与技术、历史、历史与社会、人文地理、通用技术、校本课程、心理健康教育、信息、信息技术、信息科技、政治、综合实践活动 加权工作量等级判定和排课优化建议: 超负荷(加权工作量 ≥ 20):建议增加教师或减少排课 饱和(16 ≤ 加权工作量 < 20):正常范围内偏满,需关注 正常(10 ≤ 加权工作量 < 16):合理工作量,继续保持 偏少(加权工作量 < 10):建议适当增加排课或兼课 预警标记:加权工作量 ≥ 20 或 < 10 时,预警标记 = 1(超负荷或偏少)。 通过加权工作量等级判定识别超工作量教师和轻工作量教师,为学校排课优化和绩效分配提供精准数据支撑,促进教师工作量均衡配置。 (4)数据应用: 学校教务处:教师工作量均衡看板,识别超负荷和偏少教师。 排课优化:根据预警标记,调整下一学期排课方案。 绩效分配参考:工作量与绩效工资挂钩,超负荷教师适当倾斜。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-19 更新60
课题进展时效监控及逾期预警管理数据
科研项目进度监控
课题逾期预警
课题进展时效监控及逾期预警管理数据基于课题立项时间与正常研究周期,自动计算课题预期结题时间,通过与当前时间对比,精准识别逾期未结题课题及临近到期课题,并向管理部门推送预警通知,督促相关单位及时办理结题手续,有效提升区域科研管理的规范性与效率,保障课题研究质量的闭环管控。有利于促进区域科研管理工作的精细化与智能化,推动课题管理从被动应对向主动预警转变,降低课题逾期风险,提升科研成果的产出效率与质量。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-08 更新50
教师任课工作量均衡性分析数据
教师工作量管理
学校排课优化
系统自动完成三项基础统计:教师周总课时、任教科目去重数量、授课班级去重数量;再匹配科目复杂度系数,自动计算班级复杂度系数,生成每位教师加权工作量。 结合分级判定规则快速筛查人员,自动识别超工作量教师和轻工作量教师并赋予预警标记,为学校排课优化和绩效分配提供精准数据支撑,促进教师工作量均衡配置,提升学校人力资源管理效能。帮助学校合理配置教学资源,优化排课方案,完善绩效考核机制,充分调动教师工作积极性,促进区局教育均衡发展。
浙江省数据知识产权登记平台2026-09-07 更新60
区域(县市区)高中教师综合发展评价数据
教育评价
教师发展
1、通过区域智慧教育大脑和教育大模型云平台(简称教育大脑、教育大模型)的新时代教师全面发展智慧评价子系统(简称智慧教师评价系统),教育局和各高中学校可以个性化定义区域高中老师发展评价指标体系。2、区域高中老师发展评价指标体系定义后,可以对指标设置相关分值,教育局、学校可以通过教育大脑、智慧教师评价系统和学校部署的相应物联网环境智能终端设备,自动开展对每个老师的评价,评价指标关联到德、勤、能、绩主干项,各项赋分后,教育局、学校、教师根据不同权限,可以通过智慧评价系统(APP)实时查看教师全面发展智慧评价评分情况。3、区域高中教师德勤能绩全面发展智慧评价数据,可以科学全面多维度动态掌握每个教师的全面发展情况,高效实现新时代教师新型发展综合评价,为当前区域高中教师的科学考评、职务薪酬补助统计发放、岗位升迁做数据支撑。4、同时该类数据可以为建设区域教育大脑和人工智能教育大模型,实现区域优质教师资源均衡,教师队伍科学建设,大规模因材施教、创新性与个性化教学,更好满足群众“上好学”的需要提供极为重要的数据支撑。(1)数据采集:通过区域智慧教育大脑和教育大模型云平台的新时代教师全面发展智慧评价子系统及平台相应的物联网环境智能终端设备,对所在区域各高中教师的德勤能绩等主干维度,根据系统性原则定义设置主干维度考核点体系,每天不定期进行多维度评价数据收集并自动汇总;(2)数据处理:教师智慧评价系统将采集到的不同维度数据按照对象和时间归集,并进行数据清洗,并去除或修正异常值、缺失值等,在每学期期末的设定截止时点,根据系统计算模型最终自动计算出各教师的德勤能绩等各项评价分值和综合总分值;(3)数据加工:教师智慧评价系统设置德勤能绩各项评价总分数100分,其中师德为10分、出勤为10分、专业才能为30分、工作绩效为50分,其他附加为5分,通过对每项评价总分与权重的乘积进行自动汇总求和大模型计算出每位教师全面发展的最终评价数据,并自动分析计算出各教师的综合全面发展等级情况;(4)教师智慧评价系统根据新时代教师新型综合评价要求,设定智慧教师评价系统大模型教师全面发展最终综合评级规则:85分到100分以上认定为优秀,70-85分为合格,70分以下认定为不定等次(或不合格)。
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-05 更新390
区域(县市区)小学教师综合发展评价数据
教育评价
教师发展
1、通过区域智慧教育大脑和教育大模型云平台(简称教育大脑、教育大模型)的新时代教师全面发展智慧评价子系统(简称智慧教师评价系统),教育局和各小学可以个性化定义区域小学老师发展评价指标体系。2、区域小学老师发展评价指标体系定义后,可以对指标设置相关分值,教育局、学校可以通过教育大脑、智慧教师评价系统和学校部署的相应物联网环境智能终端设备,自动开展对每个老师的评价,评价指标关联到德、勤、能、绩主干项,各项赋分后,教育局、学校、教师根据不同权限,可以通过智慧评价系统(APP)实时查看教师全面发展智慧评价评分情况。3、区域小学教师德勤能绩全面发展智慧评价数据,可以科学全面多维度动态掌握每个教师的全面发展情况,高效实现新时代教师新型发展综合评价,为当前区域小学教师的科学考评、职务薪酬补助统计发放、岗位升迁做数据支撑。4、同时该类数据可以为建设区域教育大脑和人工智能教育大模型,实现区域优质教师资源均衡,教师队伍科学建设,大规模因材施教、创新性与个性化教学,更好满足群众“上好学”的需要提供极为重要的数据支撑。(1)数据采集:通过区域智慧教育大脑和教育大模型云平台的新时代教师全面发展智慧评价子系统及平台相应的物联网环境智能终端设备,对所在区域各小学教师的德勤能绩等主干维度,根据系统性原则定义设置主干维度考核点体系,每天不定期进行多维度评价数据收集并自动汇总;(2)数据处理:教师智慧评价系统将采集到的不同维度数据按照对象和时间归集,并进行数据清洗,并去除或修正异常值、缺失值等,在每学期期末的设定截止时点,根据系统计算模型最终自动计算出各教师的德勤能绩等各项评价分值和综合总分值;(3)数据加工:教师智慧评价系统设置德勤能绩各项评价的总分数100分,各项权重比例中师德为10分、出勤为10分、专业才能为30分、工作绩效为50分、其他附加为5分,通过对每项评价总分与权重的乘积进行自动汇总求和大模型计算出每位教师全面发展的最终评价数据,并自动分析计算出各教师的综合全面发展等级情况;(4)教师智慧评价系统根据新时代教师新型综合评价要求,设定智慧教师评价系统大模型教师全面发展最终综合评级规则:85分到100分以上认定为优秀,70-85分为合格,70分以下认定为不定等次(或不合格)。
浙江省数据知识产权登记平台2024-10-05 更新530
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