【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种基于logistic回归模型的学习效果评估系统与方法。
技术介绍
1、logistic回归主要用于分析一个或多个自变量对二分类或多分类因变量的影响，其在实际应用中非常广泛，常用于各领域的数据挖掘、疾病诊断分析、经济预测等大量数据综合评估的领域，学习效果评估是教育评估的重要组成部分，也是如今越来越广泛的线上教学方式中不可或缺的教学保障手段，旨在确保线上教学活动能够达到预期的教育目标，通过评估学生的学习成果，教师可以更好地了解和把握学生的学习情况，及时调整教学策略以提高学生的学习效果，对学生学习情况所采集的数据，相同数据表现对应的学习效果可能也是不同的，对学生迎合评价规则的行为进行准确判定是当前亟须解决的问题。
2、例如，中国专利公开号：cn116664013a，该专利技术公开了一种协作学习模式的效果评估方法、泛在智慧学习系统及介质，方法包括：获取目标学习者在协作学习模式下记录的目标学习轨迹数据和/或目标量表数据，其中，目标学习轨迹数据与至少两位其他学习者之间的学习轨迹数据相关联，目标量表数据...
【技术保护点】
1.一种基于Logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于Logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，获取所述用户的若干提问时刻的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于Logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，确定各提问时刻与当前课程的预设提问时间段的时间差的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于Logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，判定所述用户是否存在迎合评估疑似行为的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于Logistic回...
【技术特征摘要】
1.一种基于logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，获取所述用户的若干提问时刻的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，确定各提问时刻与当前课程的预设提问时间段的时间差的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，判定所述用户是否存在迎合评估疑似行为的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于logistic回归模型的学习效果评估方法，其特征在于，绘制单次观看时长的直方图的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于logi...
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