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公开(公告)号：CN116227655A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211608809.3
申请日：2022-12-14
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/20
Abstract: 本发明涉及基于在线学习行为投入的学生成绩预测方法及系统，其方法包括：采集学生操作行为数据；提取学生操作行为数据中的N个相关度量指标；利用Relief特征选择算法计算各相关度量指标的权重并根据权重大小降序排列；根据权重从大到小依次将相关度量指标的特征值加入不同的特征子集，以构建不同的特征子集；S5、基于不同的特征子集，采用集成学习算法构建学生成绩预测模型；S6、利用学生成绩预测模型进行学生成绩预测。本发明基于在线学习行为投入特征框架选取的相关度量指标特征不仅能够表征虚拟仿真实验环境下学生的在线学习行为投入，在真实条件下把握每位学生的在线学习行为投入水平，且成绩预测模型表现良好，可提供学习预警。
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