一种基于学生数据溯源的信息分析方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及信息分析技术领域，尤其涉及一种基于学生数据溯源的信息分析方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取学生学科学习质量数据集；对学生学科学习质量数据集进行数据预处理，生成学科学习质量预处理数据集；根据预设的回归分析模型对学科学习质量预处理数据集进行影响因素筛选，生成学科影响力相关因子；利用华氏组合区间分析法对学科影响力相关因子进行深度区间分析，生成学生学科学习质量策略；因此，本发明专利技术通过系统的影响因素分析与策略调整，解决了传统教育分析方法中缺乏个性化与动态调整的问题，提高了教育决策的科学性和实施效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及信息分析，尤其涉及一种基于学生数据溯源的信息分析方法及系统。

技术介绍

1、在当前教育数据分析领域，尽管已有多种信息分析方法和系统被提出，依然存在显著的不足。许多现有技术缺乏对学生个体数据的深度挖掘，往往只关注宏观数据，而忽视了个体学习行为和动机等关键因素，导致对学生学习情况的理解不够全面。其次，现有的方法在处理缺失值和异常值时，采用简单的插值或均值填充方式，未能有效反映学生的真实学习状态。此外，技术对数据的动态变化响应不足，许多系统未能实时更新数据分析结果，导致策略调整滞后，无法适应学生学习的快速变化。现有的信息分析系统大多依赖于线性模型和传统统计分析，未能充分利用现代机器学习和数据挖掘技术，限制了其预测准确性和适用范围。同时，许多系统缺乏灵活的可视化工具，难以将复杂的数据结果转化为直观的、易于理解的形式，使得教育工作者在决策时难以把握数据背后的意义。最后，数据共享和跨平台的集成能力不足，使得不同来源的数据无法有效结合，限制了综合分析的深度和广度，从而影响了教育资源的合理配置和利用效率。

技术实现思路...

【技术保护点】

1.一种基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S21包括以下步骤：

5.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，基于华氏组合区间二维图进行深度区间分析，包括以下步骤：

6.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤s21包括以下步骤：

5.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，基于华氏组合区间二维图进行深度区间分析，包括以下步骤：

6.根据权利要求3所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈启山，莫雷，陈彩琦，陈俊，郑海燕，黎光明，左璜，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：