基于行为模式的学生异常学习表现预测方法

摘要

本发明公开了一种基于行为模式的学生异常学习表现预测方法，包括：基于原始的校园记录获取行为序列，并构建隐马尔可夫模型；从隐马尔可夫模型中提取行为统计特征及行为关联特征；基于提取的行为统计特征及行为关联特征，应用正则化的多任务模型对异常学习表现进行预测。该方案基于丰富的校园数据，获取学生的行为序列，构建行为模型，并从统计特征与关联特征两个角度对学生的个体行为模式进行更加直观与有效的刻画。同时，多任务学习模型的采用可以更细粒度的对学生在不同课程上的异常学习表现进行预测，为学生提供监督和指导，优化教学效果。