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申请/专利权人：杭州师范大学

摘要：本发明公开了一种基于过程行为数据的学习预测方法。本发明方法首先对在线学习平台获取的原始在线学习行为数据进行数据清洗和转换，获取标准化的在线学习行为数据，标准在线学习行为数据进行特征选择，获取核心学习行为数据；将核心学习行为集合中的元素进行分类，根据过程行为模型构造行为类别集合，对同类核心学习行为进行特征融合，得到每类在线学习行为的类别特征值，构建在线学习行为聚类特征值集合；将在线学习行为聚类特征值集合作为特征数据，训练构建的在线学习表现预测器，选择预测效果最好的在线学习表现预测器对在线学习者的学习表现进行预测。本发明方法降低了模型运算成本，有效提高了学习表现预测器的预测准确度,可解释性更强。

主权项：1.一种基于过程行为数据的学习预测方法，其特征在于，包括：步骤1数据预处理；对在线学习平台获取的原始在线学习行为数据，进行数据清洗和转换，获取标准化的在线学习行为数据；具体是：对原始在线学习行为进行数据完整性检查，删除不完整的数据条，获得原始在线学习行为集合B{b1,b2,…,bN}，根据B{b1,b2,…,bN}对应设定标准在线学习行为集合B′{b1′,b2′,…,b′N}；其中bn表示在线学习平台记录的第n种原始在线学习行为数据，bn′表示标准化后的第n种在线学习行为数据，n＝1,2,…,N，N为在线学习行为数量；bn′的第m条标准学习行为数据dn,m表示第n种原始在线学习行为的第m条原始学习行为数据，m＝1,2,…,M，M为第n种在线学习行为的数据数量，μbn表示第n种原始在线学习行为数据平均值，σbn表示第n种原始在线学习行为数据方差；步骤2特征选择；对经过预处理的标准在线学习行为数据进行特征选择，获取核心学习行为数据；具体是：设定标准学习行为特征值集合V{v1,v2,…,vN}，其中，第n种标准在线学习行为特征值n＝1,2,…,N，μbn′表示第n种标准在线学习行为数据平均值；遍历学习行为特征值集合V中元素与方差阈值threshold相比较，若当前标准在线学习行为特征值大于等于threshold，则将对应的标准在线学习行为加入核心学习行为集合，否则不加入；步骤3特征融合；将核心学习行为集合中的元素进行分类，根据过程行为模型构造行为类别集合，再对同类的核心学习行为进行特征融合，得到每类在线学习行为的类别特征值，构建在线学习行为聚类特征值集合；过程行为模型是指对在线学习行为数据进行归类的规则，将学习行为划分为学习准备行为类别、知识获取行为类别、互动学习行为类别、学习巩固行为类别；步骤4模型训练；将在线学习行为聚类特征值集合作为特征数据，训练构建的在线学习表现预测器，达到迭代次数后，选择预测效果最好的在线学习表现预测器对在线学习者的学习表现进行预测。

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百度查询： 杭州师范大学 一种基于过程行为数据的学习预测方法