【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种成绩提升方案的生成方法及装置。
技术介绍
1、近年来，随着计算机技术和教育信息化的不断推进发展，计算机和人工智能技术已经逐步应用于日常的教育教学各项活动中。进行学生成绩分析可以有效地帮助学生提高学习方式和策略，同时可以帮助学校、家长及时了解学生的学习能力，个性化定制学习方案。
2、目前，主要通过获取学生的大量历史考试成绩，分析出该学生的成绩分布图，进而得到成绩均值等信息，然后基于近期的考试成绩状态，得到学生成绩分析结果，生成学生的成绩提升方案。
3、然而，使用这种方式生成的成绩提升方案，仅可以根据学生成绩，得到学生成绩的变化情况，会导致分析得到的结果受主观的人为因素影响，如学生发挥失常、考试难度不均衡等因素，均会导致成绩分析的结果存在误差，会导致生成的成绩提升方案无法准确确定出导致学生成绩差的相关因素，进而导致成绩提升方案与学生不适配，无法帮助学生提升成绩。
4、此外，现有技术中在生成学生提升成绩方案的过程中，未考虑数据之间的相关性对生成方案的影响，而是简单的将采集的数...
【技术保护点】
1.一种成绩提升方案的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述考试成绩数据、所述平时成绩指标和所述学生表现指标中确定符合相关性验证条件的样本数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述标准样本数据集对所述待验证样本数据集进行显著相关性验证，得到所述待验证样本数据集中符合相关性验证条件的目标样本数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据集输入到融合模型中，对所述样本数据集中平时成绩指标和学生表现指标之间的多种指标组合分别与所述样本数据...
【技术特征摘要】
1.一种成绩提升方案的生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述考试成绩数据、所述平时成绩指标和所述学生表现指标中确定符合相关性验证条件的样本数据集，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述标准样本数据集对所述待验证样本数据集进行显著相关性验证，得到所述待验证样本数据集中符合相关性验证条件的目标样本数据集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据集输入到融合模型中，对所述样本数据集中平时成绩指标和学生表现指标之间的多种指标组合分别与所述样本数据集中考试成绩数据之间的相关性进行评价，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，评价所述考试成绩数据与所述多种指标组合之间的相关性的过程，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：张岩，黄玲瑛，蔡益平，何秀莲，陈静，朱刘发，胡宇迪，贺玮，
申请(专利权)人：浙江海亮科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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