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申请/专利权人：浪潮软件股份有限公司

摘要：本发明特别涉及一种基于人工智能的学生及教师画像构建方法。该基于人工智能的学生及教师画像构建方法，通过网络爬虫技术分别收集学生与教师数据，并进行预处理；提取特种，并对特征进行分类与编码；构建模型并对墨西哥进行训练、评估与优化，最后基于学生数据生成学生画像，基于教师数据生成教师画像。该基于人工智能的学生及教师画像构建方法，能够为每位师生构建一个多维度的画像，对于教育管理人员了解教育现状、发现问题并解决问题、促进教育公平、提高学校管理水平以及推动教育改革和发展具有重要的意义。

主权项：1.一种基于人工智能的学生及教师画像构建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、数据收集与整合通过网络爬虫技术分别收集学生与教师数据，学生数据包括个人信息，学业数据，行为数据和心理与情感数据；教师数据包括基本信息，教学数据，科研数据和行为数据；学生数据中，个人信息包括姓名、年龄、性别与联系方式；学业数据包括选课记录、成绩、作业完成情况与考试表现；行为数据包括线学习时间、学习资源访问记录与互动频率；心理与情感数据是通过问卷调查与情感分析技术获取的学生的心理状态和情绪变化数据；教师数据中，基本信息包括姓名、年龄、性别、学历与职称；教学数据包括教课目录、学生评价与教学成果；科研数据包括研究方向、研究成果和科研项目参与情况；行为数据包括在线教学时长、学生互动频率和教学资源上传与更新情况；步骤S2、数据预处理数据清洗：去除无效、重复或错误的数据，保证数据质量；数据标准化：对数据进行归一化处理，消除量纲和量级的差异；数据转换：对非结构化数据，包括但不限于文本与日期，进行结构化转换，便于后续分析；步骤S3、特征工程特征提取：利用自然语言处理技术，对学生及教师的文本数据进行分析，从原始数据中提取出学生的学习习惯特征与教师的授课风格特征；学生的学习习惯特征包括但不限于学生基本信息、年级属性、成绩等次、弱势学科、易错题与时常浏览资源所涉及的知识点；教师的授课风格特征包括但不限于教师所教科目、获奖等第、教学时长、上传教学资源数与优质资源数；特征选择：自定义筛选出与目标变量相关性较强的特征，减少数据维度和计算量；特征编码：对分类特征进行编码；步骤S4、模型训练模型设计：采用多层感知机MLP模型，并根据收集的学生数据特征数定义输入层的神经元数，根据需要构建师生画像的类别来确定输出层的神经元数；同时构建一个隐藏层，隐藏层的神经元数量设置为输入层神经元数+输出层神经元数*23；采用L1正则化或L2正则化技术，引入随机梯度下降SGD算法、Adam优化算法和RMSprop优化算法；配置训练：结合学生和教师的教学数据自定义设置训练的相关参数，包括但不限于学习率、批量大小和迭代次数；模型训练与调参：使用训练数据集对多层感知机MLP模型进行训练，通过反向传播算法来不断调整模型内部参数，以最小化损失函数的值；调参过程中，采用L1正则化、数据增强、提前终止法或者丢弃法防止过拟合；模型加载：在模型训练完成后，将其保存以便后续的使用；同时，编写代码来加载模型，将其应用于实际的任务中；步骤S5、模型评估在模型部署后，持续监控其性能，采用交叉验证或者混淆矩阵的方法对模型的泛化能力和适用性进行评估：模型泛化能力：通过测试集来评估模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的准确率和召回率；模型适用性：评估模型在不同应用场景、任务和数据集上的确率和召回率；若在评估过程中，模型的准确率和召回率不低于自定义阈值，则说明模型在实际运行中的效果与预期相符，否则则对模型进行调整和优化，以提高其性能；步骤S6、画像生成学生画像：基于学业数据和行为数据，分析学生的学习习惯、学习能力与学习偏好，生成学术画像；基于心理与情感数据，分析学生的心理状态、情绪变化与兴趣爱好，生成心理画像；结合学术画像和心理画像，预测学生的学业成绩、就业倾向与未来发展方向，生成发展画像；教师画像：基于教学数据和行为数据，分析教师的教学方法、教学风格与教学效果，生成教学画像；基于科研数据，分析教师的研究方向、研究成果与科研水平，生成科研画像；结合教学画像和科研画像，评估教师的专业能力与职业发展潜力，生成职业画像。

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