一种学习成效预测方法及系统技术方案

本申请实施例提供一种学习成效预测方法及系统，涉及教育信息化技术领域。该方法包括：获取学习者当前阶段的表情数据并根据当前阶段的表情数据解析所述学习者当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间，学习状态的类别包括积极学习状态和消极学习状态；根据当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间获取当前阶段的积极学习状态参数；利用当前阶段的积极学习状态参数和预设的学习成效预测模型预测下阶段的学习成效，并计算历史学习力指数和当前阶段的学习力指数；解决了现有的学习成效预测方法主观性强，预测结果不准确的问题。

A prediction method and system of learning effect

The embodiment of the application provides a learning effect prediction method and system, which relates to the field of educational information technology. The method includes: acquiring the expression data of the current stage of the learner and analyzing the total time recorded by the learning state and learning state of the current stage of the learner according to the expression data of the current stage, and the categories of the learning state include the active learning state and the passive learning state; acquiring the active learning state of the current stage according to the total time recorded by the learning state and learning state of the current stage Parameters: use the active learning state parameters and the preset learning effect prediction model to predict the learning effect of the next stage, and calculate the historical learning ability index and the current learning ability index; solve the problem that the existing learning effect prediction method is subjective and the prediction result is not accurate.

【技术实现步骤摘要】
一种学习成效预测方法及系统
本申请涉及教育信息化
，具体而言，涉及一种学习成效预测方法及系统。
技术介绍
现有的学习成效预测数据来源主要集中在学习管理系统记录的包含阅读量、评论数、学习时长等行为数据以及问卷调查获取的学习态度类数据以及学习成绩测评数据等。尽管这些数据在一定程度上能够反映学习状态，但从类型上看仍属于外在学习行为和学习态度的回溯类数据，且数据主观性太强，使得对未来的学习成系预测的可信度降低，无法使学习者在学习过程中及时调整学习策略和学习内容。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提供一种学习成效预测方法及系统，解决了现有的学习成效预测方法主观性强，预测结果不准确的问题。本申请实施例提供一种学习成效预测方法，该方法包括：获取学习者当前阶段的历史表情数据并根据当前阶段的历史表情数据解析学习者的学习状态和学习状态记录总时间，该学习状态的类别包括积极学习状态和消极学习状态；根据当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间获取当前阶段的积极学习状态参数；利用当前阶段的积极学习状态参数和预设的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学习成效预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取学习者当前阶段的表情数据并根据所述当前阶段的表情数据解析所述学习者当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间，所述学习状态的类别包括积极学习状态和消极学习状态；/n根据所述当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间获取当前阶段的积极学习状态参数；/n利用所述当前阶段的积极学习状态参数和预设的学习成效预测模型预测下阶段的学习成效。/n

【技术特征摘要】
1.一种学习成效预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取学习者当前阶段的表情数据并根据所述当前阶段的表情数据解析所述学习者当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间，所述学习状态的类别包括积极学习状态和消极学习状态；
根据所述当前阶段的学习状态和学习状态记录总时间获取当前阶段的积极学习状态参数；
利用所述当前阶段的积极学习状态参数和预设的学习成效预测模型预测下阶段的学习成效。


2.根据权利要求1所述的学习成效预测方法，其特征在于，所述根据所述当前阶段的表情数据解析所述学习者的学习状态和学习状态记录总时间，包括：
根据所述当前阶段的表情数据获取积极学习状态的种类和每种积极学习状态的持续时间；
根据所述当前阶段的表情数据获取消极学习状态的种类和每种消极学习状态的持续时间；
根据所述积极学习状态的种类和每种积极学习状态的持续时间计算所述积极学习状态时间；
根据所述消极学习状态的种类和每种消极学习状态的持续时间计算所述消极学习状态时间；
根据所述积极学习状态时间和所述消极学习状态时间计算所述学习状态记录总时间。


3.根据权利要求2所述的学习成效预测方法，其特征在于，所述积极学习状态参数包括积极学习状态占比和积极学习状态比率；其中，积极学习状态占比为积极学习状态时间与学习状态记录总时间的比值；积极学习状态比率为在学习状态记录总时间内，积极学习状态时间与消极学习状态时间的比值；
所述方法还包括根据历史学习成绩数据计算所述学习者的历史学习力指数，所述根据所述历史学习成绩数据计算所述学习者的历史学习力指数，包括：
获取所述学习者所在班级的总人数、所在班级内每个人的历史学习成绩数据和每个人的历史积极学习状态占比；
根据每个人的历史学习成绩数据计算每个人的历史综合成绩；
对所述每个人的历史综合成绩进行归一化处理，获得每个人的归一化历史综合成绩；
根据所述每个人的历史积极学习状态占比和所述学习者所在班级的总人数，计算班级历史积极学习状态占比平均值；
根据所述每个人的归一化历史综合成绩和所述学习者所在班级总人数，计算班级历史综合成绩平均值；
将所述学习者的历史积极学习状态占比和所述班级历史积极学习状态占比平均值进行比较，将所述学习者的归一化历史综合成绩和所述班级历史综合成绩平均值进行比较，获得比较结果，根据比较结果确定历史学习力指数。


4.根据权利要求3所述的学习成效预测方法，其特征在于，在利用所述当前阶段的积极学习状态参数和预设的学习成效预测模型预测下阶段的学习成效的步骤之前，所述方法还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚朝花，邓晖，余亮，谢涛，刘光远，刘革平，
申请(专利权)人：西南大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50