【技术实现步骤摘要】
综合学习能力监测方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及人工智能教育
，尤其涉及一种综合学习能力监测方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
教育问题一直是人们普遍关注的重点问题，为了方便家长和学校了解学生的综合学习能力，因材施教，需要对学生的综合学习能力进行评估监测。现有的综合学习能力评估方法主要通过归纳专家的建议，设计学生综合学习能力的分层评价指标的方式进行评估，通过比对每一个指标与常模的偏差，判断学生在某一维度上的异常，并通过分维度标准分的形式逐层计算得到学生的综合学习能力总分。由于分层评价体系属于静态评价标准，每次评估均是报告学生综合学习能力的分维度得分以及标准总分情况，无法追踪发现学生综合学习能力的变化过程，无法给教育工作者和管理者带来针对性的启示。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种综合学习能力监测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的综合学习能力评估方法无法追踪综合学习能力的变化过程的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种综合学习能力监测方...
【技术保护点】
1.一种综合学习能力监测方法，其特征在于，包括：/n确定每一学生在多个时间的测评数据；/n基于任一学生在任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的描述特征；/n基于每一学生在所述任一时间的描述特征，建立所述任一时间的综合能力影响关系网络；/n基于每一时间的综合能力影响关系网络，进行综合学习能力监测。/n
【技术特征摘要】
1.一种综合学习能力监测方法，其特征在于，包括：
确定每一学生在多个时间的测评数据；
基于任一学生在任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的描述特征；
基于每一学生在所述任一时间的描述特征，建立所述任一时间的综合能力影响关系网络；
基于每一时间的综合能力影响关系网络，进行综合学习能力监测。
2.根据权利要求1所述的综合学习能力监测方法，其特征在于，所述描述特征包括群体划分结果和综合学习能力指数。
3.根据权利要求2所述的综合学习能力监测方法，其特征在于，所述基于任一学生在任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的描述特征，具体包括：
基于任一学生在任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果；
基于所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果，以及所述任一学生在所述任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的综合学习能力指数。
4.根据权利要求3所述的综合学习能力监测方法，其特征在于，所述基于任一学生在任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果，具体包括：
将任一学生在任一时间的测评数据输入至群体划分模型，得到所述群体划分模型输出的所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果；
其中，所述群体划分模型是基于样本测评数据与样本群体划分结果训练得到的；所述样本群体划分结果是对所述样本测评数据进行潜在剖面分析得到的。
5.根据权利要求3所述的综合学习能力监测方法，其特征在于，所述基于所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果，以及所述任一学生在所述任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的综合学习能力指数，具体包括：
基于所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果所对应的综合学习能力评估因子结构，以及所述任一学生在所述任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的综合学习能力指数。
6.根据权利要求5所述的综合学习能力监测方法，其特征在于，所述基于所述任一学生在所述任一时间的群体划分结果所对应的综合学习能力评估因子结构，以及所述任一学生在所述任一时间的测评数据，确定所述任一学生在所述任一时间的综合学习能力指数，之前还包括：
对任...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁华东，陶沙，胡铭铭，王筱圃，李鑫，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34
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