公开(公告)号：CN113407670B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202110683720.2

申请日：2021-06-21

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  洪祺瑜 ,  王泽鸿 ,  陈羽中 ,  张浩 ,  熊乾程

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/9535 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明提出一种基于TextCNN的学生线上学习行为检测方法及系统，所述检测方法及系统包括以下步骤；步骤S1、登入在线课堂，爬取学生的发言信息作为学习行为数据；步骤S2、对爬取所获数据预处理形成预处理数据；步骤S3、利用所述预处理数据预训练Skip‑gram模型；步骤S4、训练得到TextCNN分类模型；步骤S5、使用TextCNN分类模型对待测学生的线上学习行为进行识别；步骤S6、根据识别结果计算课程评论活跃指数以及每位学生的最终分数；本发明通过识别在线课堂评论区的有效与无效评论，设计新的课程讨论分数评定方法，为线上学习平台提供辅助评价工具，端正学生学习行为，培养学生独立思考的能力。

公开(公告)号：CN113407670A

公开(公告)日：2021-09-17

申请号：CN202110683720.2

申请日：2021-06-21

Applicant: 福州大学

Inventor： 董晨 ,  洪祺瑜 ,  王泽鸿 ,  陈羽中 ,  张浩 ,  熊乾程

IPC: G06F16/33 ,  G06F16/9535 ,  G06F40/289 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06Q10/06 ,  G06Q50/20

Abstract: 本发明提出一种基于TextCNN的学生线上学习行为检测方法及系统，所述检测方法及系统包括以下步骤；步骤S1、登入在线课堂，爬取学生的发言信息作为学习行为数据；步骤S2、对爬取所获数据预处理形成预处理数据；步骤S3、利用所述预处理数据预训练Skip‑gram模型；步骤S4、训练得到TextCNN分类模型；步骤S5、使用TextCNN分类模型对待测学生的线上学习行为进行识别；步骤S6、根据识别结果计算课程评论活跃指数以及每位学生的最终分数；本发明通过识别在线课堂评论区的有效与无效评论，设计新的课程讨论分数评定方法，为线上学习平台提供辅助评价工具，端正学生学习行为，培养学生独立思考的能力，推进疫情常态化下慕课课程建设。