大数据分析下大学生行为记录和分析系统的设计与实现
如何利用大数据分析提供学生学习进展的实时反馈
如何利用大数据分析提供学生学习进展的实时反馈在当今数字化时代，教育领域也不例外地受益于大数据分析的发展。
利用大数据技术可以帮助教育工作者深入了解学生的学习进展，并根据实时反馈进行个性化指导。
本文将探讨如何利用大数据分析提供学生学习进展的实时反馈，以及其对教育的积极影响。
一、学生学习行为数据的收集与分析学生的学习行为数据包括但不限于上课纪律、课堂互动、作业完成情况、学习时间分配以及考试成绩等。
通过各种数据收集工具，如学习管理系统、在线测试和问卷调查，可以收集到大量的学生学习行为数据。
在大数据分析中，首先要将这些数据进行收集和整理。
然后，通过数据挖掘、统计分析和机器学习等技术手段，对数据进行深入的分析和挖掘。
例如，通过数据模式的识别和发现，可以对学生的学习习惯、学习兴趣和学习风格进行分析；通过对学生学习行为的时间序列分析，可以发现学生的学习进展趋势。
二、学生学习进展的实时反馈大数据分析不仅可以对学生学习行为进行分析，还可以根据分析结果提供学生学习进展的实时反馈。
这种实时反馈可以帮助教育工作者了解学生学习状态，并及时采取相应的教学策略。
例如，根据学生的学习时间和学习行为，可以提供学习活跃度的实时反馈。
通过大数据分析，教育工作者可以了解学生是否在规定的学习时间内充分投入学习活动。
对于缺乏学习动力的学生，教育工作者可以通过实时反馈来提醒他们，并提供相应的激励措施。
另外，大数据分析还可以对学生的知识掌握程度进行实时评估。
通过对学生作业和测试数据的分析，可以得出学生的学习成绩和理解程度。
根据实时反馈，教育工作者可以及时地调整教学内容和教学方法，以满足学生的学习需求。
三、大数据分析在教育中的积极影响利用大数据分析提供学生学习进展的实时反馈，对教育有着重要而积极的影响。
首先，实时反馈可以帮助教育工作者更好地了解学生的学习需求和问题，提供个性化的指导和支持。
这有助于提高学生的学习效果和满意度。
其次，实时反馈可以提高教育工作者的教学效率。
基于校园大数据的学生行为轨迹定位系统及方法与流程
基于校园大数据的学生行为轨迹定位系统及方法主要包括以下步骤：
1. 获取校园环境中各数据系统的行为数据，包括时间信息、位置信息和行为动作信息。
2. 对行为数据进行清洗及管理处理，形成行为轨迹模型关键数据。
3. 根据关键数据构建学生行为初始轨迹。
4. 对初始轨迹进行修正，形成学生行为修正轨迹。
以上是基于校园大数据的学生行为轨迹定位系统及方法的主要步骤，通过这些步骤可以获取学生行为轨迹，为学校的管理和决策提供支持。
校园心理健康大数据分析与应用解决方案
校园心理健康大数据分析与应用解决方案随着社会的快速发展与竞争的日益激烈，校园心理健康问题也逐渐受到关注。
学校作为学生们的第二个家，在培养学生综合素质的同时，也要关注学生心理健康的成长。
为了更好地解决校园心理健康问题，提高学生的心理素质和整体幸福感，大数据分析与应用的解决方案应运而生。
一、背景分析校园心理健康问题的出现，不仅是个别学生自身问题的体现，更是整个社会环境背景的反映。
由于学习负担过重、家庭矛盾、同伴关系问题等原因，学生心理健康问题越来越突出。
但是，传统的心理咨询方式和治疗手段往往存在高成本、资源有限等问题，无法满足学生的需求。
二、大数据分析大数据分析可以利用学生在校期间产生的各类数据，如学习成绩、考勤记录、体能测试等多维度信息，对学生的心理健康状态进行全面分析，及时发现问题并提供精准的解决方案。
同时，大数据分析还可以通过对学生行为模式的数据挖掘和分析，帮助学校精准定位学生心理问题，并制定相应的干预措施。
三、应用解决方案1. 心理问卷调查与分析学校可以使用心理问卷工具对学生进行定期的心理评估，了解学生的心理健康状况。
通过大数据分析，学校可以对问卷结果进行整合与挖掘，分析不同群体、不同年级、不同性别等学生的心理健康问题，为学校制定针对性的心理健康教育和干预计划提供科学依据。
2. 情感监测与预警系统利用大数据技术，学校可以通过学生的网络言行和社交媒体行为，识别出消极、焦虑等负面情绪的情感指标，建立情感预警系统。
一旦系统检测到学生出现心理问题的风险，可以及时通知学校心理辅导师和班主任，进行情感干预和心理辅导，以防止问题进一步恶化。
3. 心理辅导平台和资源建设学校可以借助大数据资源，建立心理辅导平台，提供在线咨询、心理测试、心理干预等服务。
通过大数据分析学生的咨询记录和反馈，结合专业心理咨询师的指导，为学生提供个性化的心理辅导方案。
同时，学校还可以丰富心理健康教育资源，建设心理健康教育网站、线上社区等，为学生提供更多的心理健康知识和自助工具。
基于大数据的学生学习行为分析与应用的研究进展
基于大数据的学生学习行为分析与应用的研究进展【研究方案】I. 研究背景随着大数据技术的快速发展，学习行为数据在教育领域的应用日益广泛。
通过对学生学习行为的分析，可以深入了解学生的学习习惯、兴趣爱好、学习效果等方面的特点。
本研究旨在基于大数据，对学生的学习行为进行全面深入的分析，并提出相应的应用方法，为实际问题的解决提供参考。
II. 研究目标1. 分析学生学习行为的特点和规律，解析其对学习成绩的影响因素。
2. 基于学习行为数据，提出有效的学习个性化辅助方法。
3. 探索大数据技术在学习行为分析中的应用价值。
III. 研究方法1. 数据采集采用多种方式获取学生学习行为数据，包括但不限于学习管理系统、手机APP、传感器等。
合理保护学生隐私，确保数据采集的合法合规。
2. 数据预处理对采集到的学习行为数据进行清洗和处理，包括数据去重、缺失值处理、异常值处理等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 数据分析通过统计分析方法，深入挖掘学生学习行为数据中的内在规律和关联性。
应用聚类分析、关联规则挖掘、数据挖掘等技术，揭示学生学习行为与学习成绩之间的关系。
4. 方法创新在已有研究成果的基础上，提出新的观点和方法，为学生学习行为分析与应用提供创新思路。
例如，结合情感分析和机器学习技术，构建学生学习状态识别模型，实现对学习行为的个性化理解和辅助。
IV. 多维数据分析1. 学生学习行为特征分析通过对学生学习行为数据的统计分析，挖掘学生学习行为的特征，如学习时长、学习频率、学习时间分布等。
结合学生的个人信息和学习成绩，探究学生学习行为与学业表现之间的相关性。
2. 学习习惯与成败关系探讨通过分析学生的学习习惯，研究其与学习成绩之间的关系。
例如，研究学生在不同时间段的学习情况，分析其学习效果是否存在差异性。
3. 学习行为模式分析基于学习行为数据，运用数据挖掘技术，识别学生的学习行为模式，找出学习行为的规律和特点，并探究对学习效果的影响。
基于大数据的智慧校园管理系统设计与实现
基于大数据的智慧校园管理系统设计与实现随着信息技术的不断发展，大数据在各行各业都得到了广泛应用。
在教育领域中，大数据也有着广泛的应用前景。
智慧校园管理系统是一种基于大数据技术的教育管理系统，它能够通过大数据分析，提升学生学习效率、教育教学质量和教育机构管理能力。
本文将详细介绍基于大数据的智慧校园管理系统的设计与实现。
一、智慧校园管理系统的概述智慧校园管理系统是一种集信息化、智能化、网络化为一体的校园管理系统。
它可以通过大数据技术对学校内部各项数据进行收集、整理和分析，提供决策依据和服务支持。
智慧校园管理系统的建设旨在提高教育教学质量、提升学生学习效率、优化资源配置、提高教管效率以及加强辅导和管理服务。
二、智慧校园管理系统的技术框架智慧校园管理系统主要包括数据采集子系统、数据存储与管理子系统、数据处理与分析子系统、应用服务子系统。
1、数据采集子系统：数据采集子系统主要负责数据采集、传输、处理和存储。
数据采集子系统包括传感器、采集卡、智能终端等设备和程序。
传感器可以采集各类学生行为数据（如考勤、作业提交情况、实验数据等）、教学环境数据（如教室温度、湿度、光线等）和学校资源情况（如人力资源、物品设备等）。
采集卡通过设备接口采集数据。
智能终端（如智能手机、平板电脑等）通过App和网站采集数据。
2、数据存储与管理子系统：数据存储与管理子系统主要负责数据保存、管理、查询和备份。
数据存储与管理子系统包括数据库、云存储等方式。
通过这些手段，数据可以高效而安全地保存，用户可以方便地进行数据查询、管理和备份。
3、数据处理与分析子系统：数据处理与分析子系统主要负责数据处理和分析。
数据处理和分析通过建立数据模型，对学生行为、教师教学、教育资源等多方面数据进行分析。
通过这些分析，智慧校园管理系统可以输出各种数据指标，如学生成绩分析、学生行为分析、学科教学效果分析等等。
4、应用服务子系统：应用服务子系统主要负责提供各种教育和管理功能服务。
北京开放大学大数据分析平台设计与实现
北京开放大学大数据分析平台设计与实现摘要：“互联网+”给教育领域开放大学转型发展教育带来了机遇和挑战，不仅有海量学习资源，还产生了大量的行为数据。
如何全面采集教与学全过程数据，并对这些数据进行挖掘分析，实现教育决策的科学化是个值得深入研究的课题。
北京开放大学大数据分析平台是借鉴国内外先进的教育理念，对教学实践中的海量数据进行收集、挖掘、分析、预测，实现了数字北开、招生毕业、学情看板、学情预警学情分析五大功能，为教育决策者制定决策方案提供支持、为教师改善教学活动给予指导，并可以帮助学生制定合理的计划。
因此，对教育大数据的分析和挖掘具有很重要的意义。
关键字：大数据分析；平台；设计框架；应用一、引言大数据时代的到来，成为时代发展的一个重要标志。
我国近几年同步实施的具有战略意义的“积极推进‘互联网+’”和“促进大数据发展”两大行动计划，对经济社会发展的各个领域产生了广泛而深刻的影响，随之而形成的“互联网+教育”的发展态势和教育大数据开发应用的新探索，成为各类教育改革与发展的鲜明特征。
互联网给教育带来的不仅是资源的汇集和联通，更重要的是海量的教育数据。
这对于教育管理、研究、决策具有重要的意义。
与此同时，一个新的领域学习分析迅速发展。
学习分析技术既是互联网+教育的重要成果。
也是互联网加教育的主要推动力量。
从学习者的角度出发，学习分析技术可以分析具体学生的学习行为和学习过程的发生机制，并基于分析结果为每位学生推荐个性化的学习路径，更好的满足学生自适应学习的需求。
从教师和管理者角度，学习分析技术可以为课程和机构的评估提供客观依据，使教学的评价更加全面、系统、深入，更让教师为学生的个性化的教学干预提供了更有力的协助。
从研究者的角度来看，学习分析技术是研究学生个性化学习、研究在线学习过程和实际效果的便捷工具。
二、大数据分析平台设计思路与架构1设计思路北京开放大学根据远程开放教育的特性，在“十三五”发展规划中将“智慧学习环境建设”列为一项重要工程，提出要充分运用成熟的信息技术手段，构建数据互通平台，打造一站式的教学、科研与管理的可靠服务系统。
基于大数据的学生学习行为分析的方式
医学影像住院医师规范化培训体系的构建与影像教学改革的研究住院医师培训是临床医师必经的重要阶段，同时也是医学生成长为合格医师的有效途径，医学界对住院医师培养给予了高度重视。
随着现代医学影像设备的不断更新与完善，医学影像学涉及的内容复杂多样，为住院医师的学习增加了一定的难度[1]。
在影像教学过程中必须注重临床思维与影响知识的结合，培养学生的医学影像学基础知识与业务技能，因此，对医学影像住院医师规范化培训体系的构建与影像教学改革研究有着重要的实践意义与应用价值。
1 医学影像住院医师规范化培训体系的构建近年来，规范化培训在医学影像住院医师技能培训中得到了广泛的应用，其作为一种新型临床技能培训方法，坚持以自学为主、教师引导的原则，能够增强住院医师独立解决问题的能力，与此同时能够帮助住院医师充分利用网络资源进行自学，提高临床综合应用能力，满足影像学工作的需要，研究将从培训内容、培训方法以及培训效果评估三个方面对该培训体系进行阐述。
1.1 培训内容医学影像住院医师规范化培训体系结合学生的认知特点以及临床工作要求，遵循常见病到罕见症、简单病到复杂病、疑难病的特?c，共包括三个阶段。
第一个阶段1年，主要是对基础知识的讲解，培养住院医师对简单病、常见病以及多发病的诊断能力，使住院医师对基础疾病形成正确的认识。
第二个阶段2年，加强住院医师对常见病、多发病的深入认识，并能够对部分疑难病进行初步诊断[2]。
由于住院医师学习能力与学习进度的不同，对于学习能力强，掌握必备业务技能的住院医师，可提前进行第三个阶段的培训。
第三阶段2年，在该阶段中，住院医师深入到临床工作中，对日常临床事务进行处理，实现理论知识向实践能力的转化，其诊断报告需要由上级医师审核，在实践中提升业务技能。
1.2 培训方法对医学影像住院医师的培训主要包括以下几个方面：（1）日常工作培训。
日常工作培训主要针对的是第一、第二阶段。
在临床诊断过程中，要求住院医师参与其中，对病例的影像学特征进行观察与描述，并作出具体的分析，能够结合病例的临床表现，对患者进行鉴别诊断、诊断以及进一步检查等，在这一过程中，上级医师要做好跟踪，对住院医师的诊断结果进行修正、补充，使住院医师掌握基本的影像学技能；（2）晨间读片会培训。
基于大数据分析技术的用户行为分析平台设计与实现
基于大数据分析技术的用户行为分析平台设计与实现随着大数据技术的不断发展，用户行为分析已经成为了企业决策和发展的重要工具。
通过分析用户在网站、应用和社交媒体上的行为数据，企业可以更好地了解用户的喜好、需求和行为模式，从而为他们提供更好的产品和服务。
为了更好地应用大数据分析技术进行用户行为分析，很多企业开始建立自己的用户行为分析平台。
本文将介绍一种基于大数据分析技术的用户行为分析平台的设计与实现。
我们将介绍该平台的功能和特点，然后详细介绍其设计和实现过程。
一、平台功能和特点基于大数据分析技术的用户行为分析平台主要具有以下功能和特点。
1. 数据收集和存储：平台可以通过各种方式收集用户在网站、应用和社交媒体上的行为数据，包括浏览、点击、搜索、购买等，然后将这些数据存储到大数据存储系统中，如Hadoop、Spark等。
2. 数据清洗和预处理：平台可以对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、填补缺失值、转换数据格式等，以便后续的分析和挖掘。
3. 用户行为分析：平台可以对清洗和预处理后的数据进行各种分析和挖掘，包括用户喜好、需求、行为模式、用户转化路径等，从而帮助企业更好地了解用户。
4. 可视化展示：平台可以将分析结果以图表、报表等形式进行可视化展示，方便企业决策者和分析师查看和理解分析结果。
5. 实时监控：平台可以实时监控用户行为数据，及时发现和处理异常行为，保证数据的及时性和准确性。
6. 数据安全和隐私保护：平台可以对用户行为数据进行安全保护和隐私保护，确保用户数据不被泄露和滥用。
二、平台设计和实现1. 数据收集和存储设计：首先需要设计数据收集和存储系统，选择合适的数据收集工具和大数据存储系统，如Flume、Kafka、HBase等，搭建数据收集和存储环境。
2. 数据清洗和预处理设计：然后需要设计数据清洗和预处理系统，选择合适的数据清洗和预处理工具，如MapReduce、Spark等，进行数据清洗和预处理。
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大学是一个微型社会,教育管理方面相对比较自由。
大学校园为学生提供自由发展空间的同时,由于监管的不及时性、教学与管理的脱节,也存在着一定的管理安全隐患问题。
为了能够帮助学校、教师及时地掌握学生的在校行为,比如说学生的到课情况、作业完成情况、学期内的请销假情况、学生是否经过同意擅自离校等,大学生行为记录和分析系统利用大数据分析技术,分析大学生的在校行为,有效地帮助学生管理部门、班级辅导员等及时发现问题、解决问题,一定程度上规避了某些管理上的安全漏洞。
一、关键技术本系统的开发主要采用SSH框架,框架采用的主要技术是Struts2、Spring、Hibernate。
Struts2是标准的MVC 框架,提供对控制层、模型层、视图层的高效率快发;Spring提供依赖注入、AOP以及声明式事务;Hibernate 是一个优秀的ORM框架,封装了JDBC代码,简化数据访问层(DAO)的操作。
SSH架构可以最大程度发挥框架的优势,使项目结构高度优化。
系统页面主要采用的是JSP技术,编译一次后会存入内存,运行速度相对较快。
后台数据处理采用MySQL 数据库技术,服务器利用轻量级的Tomcat服务器,Tomcat 是免费开放源代码的Web应用服务器,操作简单并且占用的资源少,在中小型系统与并发访问用户并不是很多场合下得到广泛的使用。
大数据获取技术采用Deep Web数据获取技术,通过表单爬取从而获得表单数据,对表单项的标签,HTML 中的id、name等进行模式识别,一旦发现与库中字段相同或相近,则进行相关联。
数据分析技术涉及确定数据分析目标、数据进行预处理、数据分析、数据展示和形成数据报告。
二、大学生行为记录和分析系统需求分析行为记录就是数字化记录在校大学生的行为,主要包括作业完成情况、出勤情况、请销假情况、离校到校情况。
将学生在校的并且能跟踪记录的情况通过互联网,实现信息的数字化记录和管理,方便学校各级教师、领导对学生行为的掌控和分析。
行为记录包括学生、代课教师、班主任三方面的记录。
基于大数据的行为分析是本系统的核心,对行为记录的所有信息进行汇总、统计、大数据分析。
所有数据单纯地存在系统中还是不能很直观地展现每个学生的近大数据分析下大学生行为记录和分析系统的设计与实现*冯丽露1①,高晓晶1,康耀龙2(1.山西大同大学教育科学与技术学院,山西大同037009;2.山西大同大学计算机与网络工程学院,山西大同037009)摘要:大学校园是开放式的管理模式,教师常常无法及时掌握学生的在校行为,管理存在着各种安全漏洞。
本课题主要采用Java语言开发,基于MVC模式的SSH框架设计实现,利用大数据分析技术分析学生的在校行为,包括大学生行为记录、大学生行为分析、后台管理三大模块。
通过记录学生的在校情况,如出勤、请销假、作业、留校、离校、未到校等情况,将统计分析的结果作为学生在校行为的判断,教师可以及时掌握相关信息并做出及时的处理,有效提高了管理质量和监管效率。
关键词:大学生在校行为;行为记录;行为分析;大数据分析技术中图分类号:TP311文献标志码:A文章编号:1673-8454(2019)09-0073-04*基金项目:本文系2015年度山西大同大学青年科学研究项目“北魏物质文化遗产的数字化传承与教育传播策略研究”(2015Q20)、山西大同大学2014年校级青年科研项目“基于Flash Action script的虚拟校园全景漫游的设计研究”(2014Q4)研究成果。
①冯丽露为本文通讯作者。
期状况,因此该系统在开发设计中增加数据分析的功能,以帮助教师、辅导员能很直观地看到学生的整体情况以及每个学生的近期状况。
行为分析结果服务于四个方面,即学生、代课教师、班主任、院系领导。
后台管理模块主要是对基础数据进行管理维护,包括教师学生人员管理、角色管理、模块管理、菜单管理、教师课程管理、教学基本信息等。
本系统有学生、代课教师、班主任、系领导、院领导、代课教师+班主任、代课教师+系领导、代课教师+院领导、班主任+系领导、班主任+院领导等不同角色,不同用户可具有多种角色,根据所包含的角色来控制菜单功能的显示,只显示当前角色所关心的内容等。
三、大学生行为记录和分析系统总体结构设计本系统总体包括三大功能模块———行为跟踪模块、行为分析模块、后台管理模块。
行为跟踪模块的主要功能是实现在线情况下对学生的作业、出勤、请销假、离校、到校等情况进行添加和修改,针对不同权限的用户展示不同的功能。
行为分析模块的功能是对记录的请销假、离校留校、出勤、作业等数据进行统计分析,分析结果可以查看详细信息和综合分析图表报告。
后台管理模块主要有用户管理、角色管理、菜单管理、教师课程管理、教学基本信息管理等。
如图1所示。
四、大学生行为记录和分析系统的实现对用户输入的用户名、密码、验证码进行校验审核,审核通过之后根据用户所属的角色类显示不同的功能操作。
对于验证失败的信息做出相应的提示,请求重新进行登录。
如图2所示。
后台管理模块中的菜单内容根据不同角色用户显示的功能各不相同。
管理员进入后台系统中显示用户、模块、菜单、角色、基本教学信息等管理模块,即可进行相应管理操作。
如角色管理模块包括角色的添加、修改操作,为每个角色分配相应的功能,通过对角色的控制,实现不同人员可执行操作的不同功能,如图3所示。
学生行为跟踪模块主要完成学生作业、出勤、请销假、离校到校等情况的跟踪记录。
由原先纸质记录的离校到校登记、请销假登记、出勤、作业完成等学生基本情况均通过本系统实现。
不同用户显示的内容不同,主要的操作角色是学生、系领导、院领导。
学生需要完成的操作是请假申请、销假申请、离校登记、到校登记等;代课教师需要完成的是出勤的记录以及作业情况的记录;辅导员及院系领导需对学生的请销假申请做出相应的核实。
以学生用户请销假界面为例,该界面中显示学生所有的请假情况,并且学生可以根据所选择的不同条件进行信息的筛选等。
学生还可以填写申请单提交申请等待教师的审核,在班主任还未对请假的信息做出任何处理之前,学生可对申请的信息执行撤回操作,如图4所示。
请销假跟踪的核心代码如下:if("0".equals(status)){aleave.setState_key(Constant.RE⁃PORT_BACK_KEY);aleave.setState_value(Constant.RE⁃PORT_BACK_VALUE);}if("1".equals(status)){图1大学生行为记录和分析系统总体结构图2系统登录页面图3角色管理功能页面aleave.setState_key(Constant.AU⁃DIT_PASS_KEY);aleave.setState_value(Constant.AU⁃DIT_PASS);}if("2".equals(status)){aleave.setState_key(Constant.WAIN⁃ING_AUDIT1_KEY);aleave.setState_value(Constant.WAIN⁃ING_AUDIT1);}//审核通过,提交上级if("3".equals(status)){aleave.setState_key(Constant.HEAD⁃MASTER_AUDIT_RETURN_KEY);aleave.setState_value(Constant.HEADMASTER_AUDIT_RETURN);}aleave.setTeacher1(teacher);aleave.set⁃审核驳回学生行为分析模块是整个系统的核心。
该模块主要针对学生跟踪模块收集到的所有数据,利用大数据分析技术进行分析、统计,生成报表。
通过图表分析的功能,如作业分析功能,班主任关注的是每个学生的基本情况以及学生的详细情况;任课教师关注的是所带班级的整体情况以及学生的详细情况;系领导和院领导关注的是整个系、整个专业的完成情况。
因此将该模块分为个人课程作业分析、班级作业分析和院系作业分析三个子模块。
以班级作业分析为例,该模块只对班主任开放,针对班主任的关注点将页面同样分为两部分:上面部分是每个学生的行为情况,比如说旷课率、请假率、作业未完成率等;下面部分是对图表的详细解释,即学生的详细情况。
该模块还具有报表导出的功能,将页面中呈现的所有信息以表格形式导出,如图5所示。
作业分析图表核心代码如下:$(function(){var values="";var datas="";var datas1="";vardatas2="";var name="";var myChart=new FusionCharts("${path}/Fusion⁃Charts/MSBar2D.swf","myChartId","1000","400","0");$.ajax({type:'post',url:"${path}/behavior/Classes⁃ListResult.action",dataType:"json",success:function(result){myChart.setJSONData({"chart":{"caption":"作业完成情况","xax⁃isname":"班级",},"categories":[{"category":$.parseJSON("["+name+"]")}],"dataset":[{"seriesname":"未完成率","data":$.parseJSON("["+values+"]")},{"seriesname":"总人数","data":$.parseJSON("["+datas+"]")},{"seriesname":"总的作业数","data":$.parseJSON("["+datas1+"]")},{"seriesname":"未完成作业总数","data":$.parseJ⁃SON("["+datas2+"]")}});}});myChart.render("chart⁃Container");});五、系统测试软件的测试贯穿在整个系统开发中,在开发初期时刻伴随测试,可以确保系统的完整可复用性;在开发完成之后进行测试,是确保上线系统不会造成损失;维护阶段的测试,是保证系统的长效运行。