基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法，包括以下步骤，输入学生数据并搭建学生标签；构建试题库，所述试题库包括政治观念试题和思想意识试题，设定试题库分值定义集，通过所述分值定义集搭建思想行为标签；学生通过试题库内试题进行多次测试，获取学生测试成绩，并与学生标签匹配；构建学生思想行为预测模型，通过学生测试次数和测试成绩构建学生成绩预测模型，将所述学生成绩预测模型与思想行为标签匹配生成学生思想行为预测模型；本发明专利技术通过对学生思政成绩的预测，有效的对学生的思想行为进行预测，在少量的测试中，获取大学生思政成绩走向，从而了解到大学生思想行为的优缺点，使大学生思政教育能更好的开展。育能更好的开展。育能更好的开展。

【技术实现步骤摘要】
基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法


[0001]本专利技术属于大学生思政教育
，具体涉及一种基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法。

技术介绍

[0002][0003]我国经济高速发展，大学生的思想观念也发生了变化。部分大学生过分看重眼前利益，在理想价值与现实价值的选择中，较为务实，更注重物质利益的追求，而对于理想有淡化的趋势。
[0004]所以，在大学阶段对大学生开展思政教育，并通过思政教育数据对大学生校准势在必行。
[0005]但大批量的思政考试和过度的思政教育会引起学生的反感，以至于产生抵触心理，产生物极必反的效果，能对大学生的思想行为进行有效的预测的手段是亟需的。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法。
[0007]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0008]基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法，包括以下步骤：
[0009]输入学生数据并搭建学生标签；
[0010]构建试题库，所述试题库包括政治观念试题和思想意识试题，设定试题库分值定义集，通过所述分值定义集搭建思想行为标签；
[0011]学生通过试题库内试题进行多次测试，获取学生测试成绩，并与学生标签匹配；
[0012]构建学生思想行为预测模型，通过学生测试次数和测试成绩构建学生成绩预测模型，将所述学生成绩预测模型与思想行为标签匹配生成学生思想行为预测模型。
[0013]进一步的，构建试题库还包括以下步骤：
[0014]从教学大纲提取第一知识点；
[0015]从书籍提取第二知识点，并将第一知识点与第二知识点集成为知识图谱；
[0016]从网络资源提取第三知识点，并将第三知识点与知识图谱集成为学科知识图谱。
[0017]进一步的，设定试题库分值定义集并搭建思想行为标签的具体步骤如下：
[0018]设定政治观念试题合格成绩为m，设定学生思想意识试题合格成绩为n；
[0019]当学生政治观念试题测试成绩≥m，学生思想意识试题测试成绩为≥n，设定思想行为标签为{政治观念理性化，思想意识强}，当学生处于该思想行为阶段时，学校应适当关注学生思政教育，使学生正常发展；
[0020]当学生政治观念试题测试成绩≥m，学生思想意识试题测试成绩为<n，设定思想行为标签为{政治观念理性化，思想意识待提高}，当学生处于该思想行为阶段时，学校应着重
该学生思想意识教育；
[0021]当学生政治观念试题测试成绩<m，学生思想意识试题测试成绩为≥n，设定思想行为标签为{政治观念待提高，思想意识强}，学生处于该思想行为阶段时，学校应着重该学生政治观念教育；
[0022]当学生政治观念试题测试成绩<m，学生思想意识试题测试成绩为<n，设定思想行为标签为{政治观念待提高，思想意识待提高}，学生处于该思想行为阶段时，学校应加强该学生思政教育。
[0023]进一步的，所述学生标签搭建步骤如下：
[0024]获取学生数据并对其进行分析，包括分析学生基本信息数据、测试次数数据和测试用时数据，其中，基本信息数据包括但不限于学生姓名、性别和学生画像；
[0025]将学生基本信息数据、测试次数数据、测试用时数据归集到原始数据；
[0026]将原始数据进行数据统计分析后归集进入事实标签；
[0027]将事实标签进行建模分析后归集进入模型标签；
[0028]将模型标签进行模型预测后归集到预测标签。
[0029]进一步的，所述学生成绩预测模型构建方式如下：
[0030]构建学生成绩和测试次数的一阶微分方程：
[0031][0032]式中：x
(1)
为学生成绩，t为测试次数，a和u为预测参数；
[0033]对预测参数进行解值：用最小二乘法套入一阶微分方程，方程矩阵形式Y＝BU，其中U内包含所要求的a和u：
[0034][0035]对上式区最小值时，U的估计值为：
[0036][0037]将获得的a、u值代入一阶微分方程，当a、u值已知时，次数已知，可以很好的完成对对应测试次数的测试成绩完成推算，故完成学生成绩预测模型构建。
[0038]一种信号处理终端，所述终端包括：
[0039]一个或多个存储器，用于存储指令；以及
[0040]一个或多个处理器，用于从所述存储器中调用并运行所述指令，执行基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法。
[0041]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括：
[0042]程序，当所述程序被处理器运行时，基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法被执行。
[0043]本申请提供了一种计算机程序产品，包括程序指令，当所述程序指令被计算设备运行时，基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法被执行。
[0044]本申请提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于实现上述各方面中所涉及的功能，例如，生成，接收，发送，或处理上述方法中所涉及的数据和/或信息。
[0045]该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。
[0046]在一种可能的设计中，该芯片系统还包括存储器，该存储器，用于保存必要的程序指令和数据。该处理器和该存储器可以解耦，分别设置在不同的设备上，通过有线或者无线的方式连接，或者处理器和该存储器也可以耦合在同一个设备上。
[0047]本专利技术的有益效果是：
[0048]1)与传统测试和调查问卷等方式相比，基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型在没有增加过多参数和测试量的情况下拥有更大的感受野，能够通过对大学生思政课成绩的预测，并利用标签分析，即可完成对大学生思想行为的预测。
[0049]2)本专利技术通过多维度的获取试题库，使得试题库拥有更丰富的测试题型和测试方向，使测试更加完整，大大提高了预测的准确性。
附图说明
[0050]图1为本专利技术步骤流程图；
[0051]图2为本专利技术知识图谱构建步骤流程图；
[0052]图3位本专利技术学生标签构建步骤流程图。
具体实施方式
[0053]下面将结合实施例，对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0054]参阅图1
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图3，本专利技术提供一种技术方案：基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法，包括以下步骤：
[0055]输入学生数据并搭建学生标签；
[0056]构建试题库，所述试题库包括政治观念试题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：输入学生数据并搭建学生标签；构建试题库，所述试题库包括政治观念试题和思想意识试题，设定试题库分值定义集，通过所述分值定义集搭建思想行为标签；学生通过试题库内试题进行多次测试，获取学生测试成绩，并与学生标签匹配；构建学生成绩预测模型，通过学生测试次数和测试成绩构建学生成绩预测模型；构建学生思想行为预测模型，将所述学生成绩预测模型与思想行为标签匹配生成学生思想行为预测模型。2.根据权利要求1所述的基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法，其特征在于：构建试题库还包括以下步骤：从教学大纲提取第一知识点；从书籍提取第二知识点，并将第一知识点与第二知识点集成为知识图谱；从网络资源提取第三知识点，并将第三知识点与知识图谱集成为学科知识图谱。3.根据权利要求1所述的基于思政课学习数据的大学生思想行为预测模型构建方法，其特征在于：设定试题库分值定义集并搭建思想行为标签的具体步骤如下：设定政治观念试题合格成绩为m，设定学生思想意识试题合格成绩为n；当学生政治观念试题测试成绩≥m，学生思想意识试题测试成绩为≥n，设定思想行为标签为{政治观念理性化，思想意识强}；当学生政治观念试题测试成绩≥m，学生思想意识试题测试成绩为<n，设定思想行为标签为{政治观念理性化，思想意识待提高}；当学生政治观念试题测试成绩<m，学生思想意识试题测试成绩为≥n，设定思想行为标签为{政治观念待提高，思想意识强}；当学生政治观念试题测试成绩<m，学生思想意识试题测试成绩为&...

【专利技术属性】
技术研发人员：李贞海，徐旭，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：