【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能与教育交叉的，具体涉及一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置及方法。
技术介绍
1、随着互联网技术的快速发展，在线学习已成为越来越多人获取知识、提升能力的重要途径。然而，由于在线学习的自主性和灵活性，学生容易受到各种因素的影响，导致学习效果不佳。因此，如何利用在线学习过程数据预测学生的学习成绩。发现问题并采取有效措施，成为教育领域亟待解决的问题。
2、在线教育平台和系统的普及使得学生可以在任何时间、任何地点进行学习，这种灵活的学习方式使得学习的自主性越来越高，在线学习方式也受到了广泛的欢迎。然而，随着在线学习的普及，如何保证学习质量和效率成为了一个关键问题。传统的教育模式中，教师可以通过观察学生的课堂表现、作业完成情况和考试结果来评估学生的学习状况，但在线学习中，教师与学生之间的直接互动减少，这使得评估学生的学习状态和预测学习成绩变得更加困难。
3、为了解决这一问题，研究者们开始探索利用在线学习过程中产生的数据来预测学生的学习成绩。这些数据包括但不限于在线课堂签到情况、视频观看次数和时长、...
【技术保护点】
1.一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：所述数据收集模块收集学习行为数据包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：数据预处理模块的工作过程包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：时序数据构建模块构建时序数据，包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：数据转换模块，...
【技术特征摘要】
1.一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：所述数据收集模块收集学习行为数据包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：数据预处理模块的工作过程包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：时序数据构建模块构建时序数据，包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于在线学习平台过程数据成绩预测装置，其特征在于：数据转换模块，其工作过程包括如下步骤：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：周东波，肖谟贤，谭天健，任娟，周方栋，刘三女牙，杨宗凯，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：
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