1.一种基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述管理平台包括主观题自动评判功能系统、智能推荐教学资源功能系统、用户成果互动式共享功能系统和专业路线规划学习功能系统；

所述主观题自动评判功能系统是采用动态规划算法对经过分句处理与语法相似度、模式进行模糊匹配，采用蒙特卡罗算法计算出学生的综合成绩并用大数据云技术分析成绩实现对学生学习状况的测评，所述主观题自动评判功能系统的工作流程为：首先，对所述主观题自动评判功能系统提交的作业源程序进行编译,若编译系统有错误信息输出,则表明学生提交的作业有编译错误；其次,将测试数据重定向为输入数据,执行学生提交的作业源程序经过编译所生成的可执行文件,将程序的输出结果重定向至特定文件，供下一步骤做进一步处理，若超时,则终止进程并结束；接着，将输出结果文件与测试结果文件进行比较，若相同，则输出答案正确并结束；最后，将结果文件与测试结果都提出空格与回车字符后进行比较，若相同，则输出答案格式错误并结束，否则输出答案错误并结束，接着计算出学生的综合成绩并分析成绩实现对学生学习状况的测评；

所述智能推荐教学资源功能系统用于为用户推荐最合适的学习资料，以避免过多浪费时间选择学习资料或低档次资料，达到充分利用碎片化时间进行学习；

所述用户成果互动式共享功能系统是用户创新成果依托云计算搭建论坛式互动交流平台，其设置多个专区并将不同的主题放置在不同的专区下，以方便用户的信息获取和管理员的管理；

所述专业路线规划学习功能系统用于为专业路线规划学习的设计和开发提供基础。

2.如权利要求1所述的基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述主观题自动评判功能系统是采用动态规划算法对经过分句处理与语法相似度、模式进行模糊匹配，采用蒙特卡罗算法计算出学生的综合成绩并用大数据云技术分析成绩实现对学生学习状况的测评；

所述主观题自动评判功能系统包括主观题自动评判存储单元、编译型语言的在线判题单元和SQL判题单元；

所述主观题自动评判存储单元用于存储学生提交的作业源程序的正确性以及错误情况，其存储的有学生提交的作业源程序、预先设定的运行时间、教师提供的测试数据和对应于测试数据的测试结果数据；

所述编译型语言的在线判题单元对C语言、C++、Java的需要编译的题目进行自动判题；

所述SQL判题单元基于docker容器，采用最短编辑距离算法对学生写的SQL语句进行自动判题,以及其他计算机类学习课程的主观题判题单元由老师进行在线评分。

3.如权利要求1所述的基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述智能推荐教学资源功能系统是基于大数据背景下以内容的推荐算法和协同过滤推荐算法，并采用混合推荐算法为用户推荐最合适的学习资料； 所述智能推荐教学资源功能系统包括用户行为模型单元和组用户模型单元；

所述用户行为模型单元用于建立用户行为模型，即根据用户浏览的内容建立个体向量模型作为用户与资源的接口，对用户的行为进行大数据分析,为用户推送适合用户的相关内容；

所述组用户模型单元用于在个体用户模型上增加组用户模型，即根据聚类算法将相似的个体用户按兴趣归类生成组用户,分组后组用户的兴趣就是多个相似的个体用户的兴趣的综合，组用户中的个体用户就可通过对组用户兴趣的继承来实现概念扩充,使得查全率提高。

4.如权利要求1或3所述的基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述智能推荐教学资源功能系统还可把聚类所得出的具有兴趣相似性的那些用户提供给用户用于协同学习或提供给网络管理员用以改善服务，所述智能推荐教学资源功能系统将自动记录用户对资源的个性化访问,并通过响应比算法来动态调整该用户的行为模型，并进一步调整该用户的向量模型，从而实现用户的个性化特征的更新与保存。

5.如权利要求1所述的基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述用户成果互动式共享功能系统包括用户发布帖子单元和上传学习资料单元；

所述用户发布帖子单元用于用户在不同的专区发布相关帖子，待管理员审核通过后可供其他用户讨论，其他用户可以对帖子进行评分，所述用户成果互动式共享功能系统会将精华帖推送给有相关兴趣的用户，用户也可添加其他用户为好友，从而进行更加充分的交流；

所述上传学习资料单元用于用户在不同专区自行上传学习资源，待管理员审核过后即可供其他用户使用。

6.如权利要求1所述的基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述专业路线规划学习功能系统是在大数据依托规划算法进行专业路线规划学习路径的动态生成算法和个性化学习的页面合成算法,为专业路线规划学习的设计和开发提供基础；

所述专业路线规划学习功能系统包括专业路线规划学习路径的动态生成算法单元；所述动态生成算法单元用于依据课程的知识结构，对用户的学习情况进行记录并对其掌握相关知识点的程度进行分析，基于大数据算法生成个性化知识状态图，基于知识状态图和知识结构配合复杂算法生成专业路线规划学习功能。

7.如权利要求6所述的基于碎片化学习的大学计算机类课程管理平台，其特征在于：所述动态生成算法单元包括个性化评估算法、大数据分析算法以及动态路径规划算法；所述个性化评估算法用来对不同学习特征的学生的学习行为进行评估；所述大数据分析算法用来根据大量学生的学习行为分析学生对相关知识点的掌握程度；所述动态路径规划算法用来根据学生当前对知识点的掌握程度，进行动态路径规划，为学生推荐出当前状态下的最优学习路径。