公开(公告)号：CN118780949A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410767603.8

申请日：2024-06-14

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 何秀玲 ,  张乐尧 ,  李洋洋 ,  肖雄 ,  彭志品 ,  甘淳

IPC: G06Q50/20 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06N3/045

Abstract: 一种学生表现预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，学生表现预测方法，包括：获取预设时间段内学生的多种行为类别中不同目标行为对应的学习行为数据；将所述不同目标行为对应的学习行为数据以预设时间单位进行聚合，以及将聚合得到的聚合数据以所述行为类别为单位分别进行特征融合，得到类别特征集，确定以时间序列排列的所述类别特征集为类别特征时序集；将所述类别特征时序集输入至预训练的特征重构网络，得到重构时序集；将所述重构时序集输入至学生表现预测模型，得到对所述学生的表现预测结果。上述学生表现预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质可以客观、高效地对学生表现进行预测。

公开(公告)号：CN119398578A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411338196.5

申请日：2024-09-25

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 何秀玲 ,  张乐尧 ,  李洋洋 ,  肖雄 ,  王浩杰 ,  吴迪

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/20 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明公开了一种融合学习行为与时间窗口的学习表现早期预测方法，包括以下步骤：步骤1：采用时间窗口来对学习行为时间序列进行非重叠的patch构建；步骤2：采用类型嵌入的方式，将每个学习行为类型序列嵌入到一个学习行为类型token中；步骤3：将自注意力应用于整个相同学习行为的时间token；步骤4：通过嵌入获得的学习行为的类型token来整合来自不同类别的学习行为的信息，然后通过交叉注意力层的输出与学习行为的时间窗口嵌入获得的时间token连接起来；步骤5：采用多元交叉熵损失函数来评估模型预测成绩与实际成绩之间的差异。本发明不仅提高了早期学习表现预测准确率，而且通过实验证明了本发明具有有效性。

公开(公告)号：CN118761870A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410877628.3

申请日：2024-07-02

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 何秀玲 ,  彭志品 ,  李洋洋 ,  张乐尧 ,  甘淳 ,  王浩杰 ,  吴迪

IPC: G06Q50/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于异构知识蒸馏模型的成绩预测方法、装置及设备，其中，基于异构知识蒸馏模型的成绩预测方法，包括：从在线学习平台获取预设时间段内用户的学习相关数据；将所述用户的学习相关数据进行聚合，得到聚合时序数据；将所述聚合时序数据输入至训练的成绩预测模型，得到成绩预测模型输出的所述用户的成绩预测结果，所述成绩预测模型为异构知识蒸馏模型中的学生网络，所述学生网络为BiLSTM模型。上述基于异构知识蒸馏模型的成绩预测方法、装置及设备可以及时准确地预测学生成绩。