基于师生交流用户流失预测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于师生交流用户流失预测系统，包括：课程教授平台模块、语料采集模块、流失状态模块、预测算法模块、实时监控模块和离线查询模块，通过课程教授平台模块向教师对象和学生对象分别提供关于预定教育课程的工作终端平台，通过语料采集模块获取在课堂中教师对象和学生对象的对话语音、文字和教学视频，通过流失状态模块将流失用户的课堂语料标注为流失，其余则标注为未流失，接着借助预测算法模块根据语料采集模块的语料，送到模型计算返回用户流失预测结果，最后通过实时监控模块对课程教授平台模块进行实时监控，将预测算法模块的用户流失预测结果展现给教师对象，可以通过离线查询模块向查询人员提供根据查询条件获得预测结果。

【技术实现步骤摘要】
基于师生交流用户流失预测系统
本专利技术涉及智能教育
，具体为一种基于师生交流用户流失预测系统。
技术介绍
现有的流失预测模型通常是对用户的基本信息、行为信息进行特征提取、根据少量的训练集用户的特征和流失用户标签，训练算法得到用户流失预测模型。此种做法是从学生和学习系统互动的行为数据，推测可能流失的用户名单，忽略了在线课堂中最主要的老师和学生教与学的交流互动过程，且无法对在线课堂有实时的指导与调整的作用。分析在线课堂的师生交流是了解师生交互情况和进行教学/服务干预的重要来源与依据，现有的课堂话语分析技术，通常是从师生历史的在线论坛非实时贴文的文字中，通过统计分析教师和学生的语言特性找出问题，在实时课堂中，从学生与老师(人类老师、虚拟AI老师)在在线课堂的师生交流语音做流失预测属于首创。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于师生交流用户流失预测系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于师生交流用户流失预测系统，包括：课程教授平台模块、语料采集模块、流失状态本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于师生交流用户流失预测系统，其特征在于，包括：课程教授平台模块、语料采集模块、流失状态模块、预测算法模块、实时监控模块和离线查询模块，其中，/n所述的课程教授平台模块用于向教师对象和学生对象分别提供关于预定教育课程的工作终端平台；/n所述的语料采集模块用于采集所述工作终端平台在运行过程中获取教师对象和学生对象在课堂中的对话语音、文字和教学视频；/n所述的流失状态模块用于处理所述语料采集模块对应的流失标注，当将流失用户的课堂语料标注为流失，其余则标注为未流失；/n所述的预测算法模块用于处理所述实时监控模块传来的学生和课堂信息，根据所述语料采集模块的语料，送到模型计算返回用户流失预测结果...

【技术特征摘要】
1.一种基于师生交流用户流失预测系统，其特征在于，包括：课程教授平台模块、语料采集模块、流失状态模块、预测算法模块、实时监控模块和离线查询模块，其中，
所述的课程教授平台模块用于向教师对象和学生对象分别提供关于预定教育课程的工作终端平台；
所述的语料采集模块用于采集所述工作终端平台在运行过程中获取教师对象和学生对象在课堂中的对话语音、文字和教学视频；
所述的流失状态模块用于处理所述语料采集模块对应的流失标注，当将流失用户的课堂语料标注为流失，其余则标注为未流失；
所述的预测算法模块用于处理所述实时监控模块传来的学生和课堂信息，根据所述语料采集模块的语料，送到模型计算返回用户流失预测结果；
所述的实时监控模块用于对所述课程教授平台模块进行实时监控，将所述预测算法模块的用户流失预测结果展现给教师对象；
所述的离线查询模块用于向查询人员提供根据查询条件获得用户流失预测结果。


2.根据权利要求1所述基于师生交流用户流失预测系统，其特征在于，所述语料采集模块包括文字处理子模块、语音转文字处理子模块和教学视频提取音频转文字处理子模块；其中，所述文字处理子模块是将老师对象和学生对象在课程教授平台模块上的文字交流对话采集存储后和学生信息、上课信息、时间戳做对应；所述语音转文字处理子模块是将老师对象和学生对象在课程教授平台模块上的语音交流对话采集存储后，再将语音格式经过语音识别转成文字格式存储，并和学生信息、上课信息、时间戳做对应；所述教学视频提取音频转文字处理子模块是从学生对象在课程教授平台模块中对教学视频点击播放，根据播放和结束的时间戳提取出学生对象听取的该段教学视频的音频，再将语音格式经过语音识别转成文字格式存储，并和学生信息、上课信息、时间戳做对应。


3.根据权利要求1所述基于师生交流用户流失预测系统，其特征在于，所述流失状态模块，包括更新流失状态子模块和标注流失状态子模块；其中，所述更新流失状态子模块是接收销售系统的流失用户名单，定位出流失用户未完成的课程；所述标注流失状态子模块将更新流失状态模块的课程，从语料采集模块提取出对应的课堂语料，并标注为流失，其他语料则标注为未流失。


4.根据权利要求1所述基于师生交流用户流失预测系统，其特征在于，所述预测算法模块，包括参数信息子模块和语料流失预测子模块；其中，所述参数信息子模块用于储存预训练深度神经网络模型训练后的参数，参数随着模型的迭代会不定期更新；所述语料流失预测子模块用于根据所述参数信息子模块的参数以及所述语料采集模块的师生语料，通过预训练深度神经网络模型进行分类，以此判断当前课程师生交流过程是否存在流失状态；


5.根据权利要求1所述基于师生交流用户流失预测系统，其特征在于，所述实时监控模块，包括师生交流监听子模块、预测结果展示子模块和统计子模块；其中，所述师生交流监听子模块是当课堂中师生开始交流时...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，许昭慧，
申请(专利权)人：上海松鼠课堂人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31