[0001] 本发明属于高职学生教育管理系统技术领域，具体涉及一种高职学生创新创业教育系统。

[0002] 高职学生创新创业教育是指在高职院校中，围绕培养学生的创新精神和创业能力而开展的一系列教育活动和实践培养。随着社会经济的发展，尤其是经济转型升级的需要，创新创业教育在高职教育中的重要性日益突出。创新创业教育不仅是提高学生综合素质的必要途径，也是促进高职学生就业、推动区域经济发展的关键。

[0003] 现有的高职学生教学过程中，通过构建教育教学创新实践平台提高学生的创新创业能力，但是现有的教学创新实践平台，例如专利号为CN117974378A公开的一种具有数据分析的创新创业教育服务系统，现有技术在对学生数据进行有效的分析并结合教育资源进行可视化评估展示时，是通过以下步骤进行的：步骤1：通过收集学生、教室、课程等各方面的数据；步骤2：对现有数据进行梳理和排查，确保数据的准确性和完整性；步骤3：基于大数据技术进行深入的数据分析，挖掘数据的内在联系和规律；步骤4：将现有数据进行可视化绘图，如柱状图、折线图等，帮助企业更加直观地了解数据情况；步骤5：将企业共享的经典案例和资源反馈给学校、导师和学生，提供更加全面的创新创业支持。

[0004] 现有技术缺乏有效的评估机制，学生的学习进展往往只是通过简单的考试成绩来衡量，无法全面反映学生的综合创新创业能力，而且现有的学生创新创业教育系统无法整合创新创业资源，为此，本发明提出一种高职学生创新创业教育系统。

[0020] 为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行具体说明。应当理解，以下文字仅仅用以描述本发明的一种或几种具体的实施方式，并不对本发明具体请求的保护范围进行严格限定。

[0021] 如图1‑图3所示，一种高职学生创新创业教育系统，其特征在于：包括教育教学端、创新创业实践端、创新创业资源整合端以及创新创业能力综合评价端；教育教学端与创新创业实践端双向连接，创新创业资源整合端与创新创业实践端双向连接，创新创业能力综合评价端与教育教学端以及创新创业实践端同时双向连接；教育教学端用于对高职学生进行创新思维课程教育、创业基础课程学习，基础技能培训以及导师辅导；
创新创业资源整合端为高职学生智能收集创新创业资源，并进行智能分类处理，最后将处理后的创新创业资源发送至创新创业实践端；
创新创业实践端通过构建教师、学生、企业三方创新实践活动完成模拟仿真或真实创业规划；
创新创业能力综合评价端基于模糊算法构建学生创新创业能力评价模型，创新创业能力评价模型通过教育教学端的学生教学数据以及创新创业实践端的学生创新创业实践数据完成对高职学生创新创业能力评价。

[0022] 如图1‑图3所示本发明中，通过构建创新创业教育系统，提高学生综合素质的必要途径，也是促进高职学生就业，同时通过构建创新创业资源整合端能够为高职学生精确整合创新创业资源，同时通过构建创新创业能力综合评价端，通过使用基于模糊算法的学生创新创业能力评价模型，能够更加精确完善对高职学生的创新能力进行科学评价，为高职学生的人才培养决策提供强有力的数据支撑服务。

[0023] 优选地，教育教学端对高职学生进行创新思维课程教育：教授学生培养创新思维以及解决问题的创意思维方法，如设计思维、逆向思维、头脑风暴等；教育教学端对高职学生进行创业基础课程学习：涵盖创业的基本知识，包括市场调研、商业模式设计、商业计划书撰写、财务管理知识；教育教学端对高职学生进行基础技能培训：提供创业所需的实际技能培训，如专业技能、项目管理、团队合作、演讲和沟通技巧、财务管理、法律基础等，专业技能又例如程序开发、机械设计、美工设计等。

[0024] 教育教学端对高职学生进行导师辅导：通过行业专家或成功创业者的辅导，辅助学生了解创业环境以及给出创业经验建议。

[0025] 本发明中，通过搭建教育教学端能够对学生进行课程教育，进一步增强高职学生的创新创业能力。

[0026] 如图1‑图3所示优选地，创新创业资源整合端融合数据清洗技术，应用云计算数据来集成产业变革数据，构建行之有效的创新创业服务信息；创业资源无处不在，依靠网络爬虫技术分析和处理网络的创业信息技术和内容；通过处理热点数据，精细管理网页、论坛、微博中的各项资源，提供持续更新的创业资源；与此同时对资源进行实时监控，采取定期挖掘热点信息的方式，强化对大学生创业支持服务方式的稳定性和安全性，创设预留接口全面协调搜索以及查询体系，实时化管理产业变革数据，力争决策方案的准确性；优化数据资源档案，及时录入创业资源管理系统，增强自动化识别的性能；此外借助大数据技术，做好创新创业有关政策的导向与传播工作，最大限度地挖掘其中有用信息，让更多的高校在校学生能够从国家的支持政策中获利；同时选取成功与不成功的创业案例作为对比，提取其中失败的原因和关键点；最后构建三位一体的创新创业教育资源库。

[0027] 本发明中，通过构建创新创业资源整合端，打破现有的发展窠臼，而协同理论中所包含的多元协同路径创建的方法无疑为这一问题的解决提供了重要的借鉴价值；概括来说，就是在高职院校创新创业课程科学体系的建设过程中通过关注和促进序参数的变化来提升各元素之间的协同效应，进而实现“双创教育”课程体系建设自组织化；转变观念，提高创新创业教育指导思想的科学性；增强创新创业课程体系内部各要素之间的协同发展，完成自组织建设目标；实现从创新创业课程到课程创新创业转变，形成强大的协同效应。

[0028] 如图1‑图3所示优选地，创新创业资源整合端构建的创新创业教育资源库包括：政策法规库、实践资源库以及项目成果库；政策法规库包括创新创业帮扶政策、行业法规以及产业激励资源政策，实践资源库包括校内创新创业资源数据、校外高职学生双创实践数据以及校友行业资源数据；项目成果库包含创业成果转化库、成功案例资源以及失败案例资源。

[0029] 本实施例中，通过构建创新创业资源整合端，能够从多方面获取创新创业资源，通过各种案例增加学生创新创业经验，通过创新创业教育资源库中的数据，能够辅助高职学生找到创新实践活动内容以及创业规划，从而进一步提高高职学生的创新创业能力。

[0030] 如图1‑图3所示本实施例中，通过构建创新创业教育资源库，将政策法规、实践资源和项目成果等资源分类整理后进行串联式整合，如图2所示，互相补充、互相融合，能激发学生参与创新创业的热情，增强学生创新创业的信心；政策法规、实践资源和项目成果三个子库一体化地为高职学生提供创新创业相关的信息服务；其中，政策法规指导创新创业项目的实践以及项目成果的获得，实践资源库与项目成果库相互补充，有机融合；选取大学生创新创业成功的典型，通过榜样的力量激发学生的创业热情；现阶段创新创业需要较高的科技含量，需要学生在专业知识和创新创业经验方面有一定的积累，因此，拟在项目成果库建设创业成果转化库，对往年创新创业项目进行跟踪，将具有创新性或实用价值的选题放入项目库，为学生提供创新或创业的思路和经验，增强学生创新创业的信心。在实践资源库提供多种不同级别的平台，例如校内创新创业平台和校外大学生“双创”实践基地，校友创新创业联盟实体和网络资源链接以及联系方式等信息，可供创新创业大学生咨询，以便为学生提供创新创业专业指导和创业产品对接的渠道；最终，本实施例通过构建创新创业教育资源库，进一步增强高职学生的 创新创业能力，且更加高效服务高职学生甚至是需要创业的人员。

[0031] 优选地，创新创业实践端包括数据资源共享单元、数据分析单元、智能创业服务单元、数据驱动创新孵化单元，跨平台协作单元、跨专业资源整合单元；具体的：数据资源共享单元通过获取创新创业教育资源库中的数据，完成匹配行业数据、用户行为数据、开放数据以及实验与科研数据；
数据分析单元通过集成数据分析工具（如数据可视化工具、统计分析软件、机器学习模型等），帮助高职学生进行数据分析、趋势预测和决策优化，并完成市场需求分析、产品研发支持以及商业模式优化；
智能创业服务单元利用人工智能、机器学习技术，提供智能创业工具，帮助创业者提高工作效率和决策水平，智能创业工具包括智能市场分析工具、智能财务管理以及智能推荐系统；
数据驱动创新孵化单元通过进行数据创新大赛以及数据创新加速器为创业团队提供创新孵化服务，推动数据驱动的项目落地；
跨平台协作单元通过进行数据共享合作以及跨行业数据应用完成创新资源整合以及跨界创新；
跨专业资源整合单元，通过匹配不同专业学生以及资源构建创新创业团队，鼓励学生跨专业、跨学科组队，进行多领域、多角度的创新实践，这种合作有助于激发不同学科之间的创意碰撞。

[0032] 如图1‑图3所示本发明中，创新创业数据实践平台结合大数据技术和创业实践，致力于帮助创业者通过数据分析、技术应用、市场趋势预测等手段，提升创新能力和商业决策水平；这些平台不仅为初创企业提供资源、技术、资金支持，还通过数据驱动的创新应用，推动科技成果的转化、商业模式的优化，以及产业和社会的全面发展。

[0033] 优选地，创新创业能力综合评价端构建的创新创业能力评价模型首先利用模糊聚类分析法和层次分析法，结合高职高专大学生的实际情况，采用重构的方法处理指标，构建高职学生创新创业能力三级评估体系；三级评估体系包括四个一级指标A、十个二级指标B以及二十五个三级指标C；如表1高职学生创新创业能力评价指标体系所示；

[0034] 然后确定评价指标权重与量化，根据模糊矩阵表达指标权重，先建立评价元素集合 ，n表示正整数，在确定评价集合，n表示正整数，建立模糊矩阵 n表示
正整数，并确定指标权重 ，n表示正整数，在进行模糊矩阵
操作得出判断分析结果t， 。

[0035] 优选地，创新创业能力综合评价端首先给出一级指标的权重，通过计算生成二级指标的权重，首先通过使用层级分析法确定主因子和子因子各指标的权重，然后通过两对配对运算建立判断矩阵，以一级指标创业能力A3为例，所建立的判断矩阵如表2所示，计算判断矩阵的最大特征值和特征向量，求得最大特征值λ=3 .16，特征向量，最后计算一致性指标进行一致性验证判断CI和一致性比率CR，
由于CR小于0.1，指标通过一致性判断，具体公式计算如下：CI=（3.16‑3）/(3‑1)=0.08；CR=CI/RI=0.08/0.90=0.0888；公式中RI为引入平均随机一致性指标值，此处RI值选取0.90；从而推出二级指标集合B， ，并使用相同方
式计算生成三级指标；如表2 创业能力水平二级指标定义表所示：

[0036] 创新创业能力综合评价端构建学生创新创业能力评价模型应用模糊评估方法，经过指标构建、等级划分、指标量化和评价分析四个步骤对评价对象进行评价分析将高职学生能力评价等级分为：优秀、良好、中等、一般四个等级，通过对评价等级集u赋值，进而对通过模糊评估层次分析法对高职学生进行评定，确定评定集u，并归一化后得到结果；评定集如下：u={u1，u2，u3，u4}={优秀，良好，中等，一般}={100，80，70，60}。

[0037] 本实施例中，邀请了20名来自三个领域的专家组成了测评组。按照上述能力评价模型步骤，对高职高专某位学生的各项评价指标进行了角色分配和评分。应用上述模型，经过系统对该生的所有创新创业综合能力打分，系统自动生成了测评等级；如表3所示，上述表可以反映出，在创新创业方面表现突出的学生，其个人综合素质较高，创新意识较强，创业能力和创业管理能力较为平均。结果显示该同学具有一定的创新创业发展潜力，将来还需要在创业管理方面进一步加强和提高，本发明基于模糊算法构建了学生创新创业能力的评价模型。实验结果表明，该系统能够科学评价学生的创新创业能力，为高职高专人才培养决策提供了数据支撑服务；如表3 某高职学生创新创业能力测评结果一览表所示：

[0038] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。