[發(fā)明專利]學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法和裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711384505.2
• 申請(qǐng)日: 2017-12-20
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108320044A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-07-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李林;李智博;董旭;范成偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 卓智網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/20
• 代理公司: 北京和聯(lián)順知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11621
• 代理人: 趙宇

本發(fā)明公開(kāi)了一種學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法和裝置。其中，該方法包括：獲取學(xué)生的歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及獲取學(xué)生的歷史位置信息；根據(jù)歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)和歷史位置信息得到學(xué)生的歷史日常行為數(shù)據(jù)，以及根據(jù)歷史位置信息得到學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)；根據(jù)歷史日常行為數(shù)據(jù)和歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)采用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型；根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型對(duì)學(xué)生的未來(lái)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法提前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法和裝置。

背景技術(shù)

目前我國(guó)大部分的高等院校中的各項(xiàng)教學(xué)任務(wù)中，其工作的核心都是圍繞著學(xué)生的教學(xué)和學(xué)生的日常管理兩個(gè)方面展開(kāi)。盡管隨著社會(huì)的發(fā)展，學(xué)習(xí)成績(jī)已經(jīng)不是單一衡量學(xué)生基本素質(zhì)的指標(biāo)信息，但是仍然高校教育中最重要的環(huán)節(jié)，其核心就是保證學(xué)生達(dá)到教學(xué)要求，順利畢業(yè)。

眾所周知，對(duì)于大部分學(xué)生來(lái)說(shuō)，學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)直接影響著學(xué)習(xí)成績(jī)的優(yōu)劣，因此監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)非常重要。傳統(tǒng)常見(jiàn)的檢測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)的方法，通常是事后檢測(cè)，雖然能發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)低的情況，但是由于每個(gè)學(xué)生個(gè)體的學(xué)習(xí)習(xí)慣不一樣，當(dāng)學(xué)習(xí)時(shí)間過(guò)低時(shí)，可能是當(dāng)時(shí)課業(yè)壓力不大，但是如果當(dāng)時(shí)課業(yè)壓力大，學(xué)習(xí)時(shí)間又不夠，這種情況雖然能監(jiān)測(cè)到，但是往往發(fā)現(xiàn)時(shí)已為時(shí)已晚，學(xué)生的成績(jī)已經(jīng)出現(xiàn)或者面臨著大范圍下滑的危險(xiǎn)，來(lái)不及做補(bǔ)救措施；另外一種對(duì)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)提前預(yù)測(cè)的方式，則是通過(guò)高校老師導(dǎo)員等利用課下跟蹤談話的方式來(lái)預(yù)測(cè)和評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間，并且由于一個(gè)導(dǎo)員需要管理的學(xué)生過(guò)多，因此需要投入大量的人力和時(shí)間，并且對(duì)相同的學(xué)生來(lái)講，溝通的間隔時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，除此之外，導(dǎo)員的預(yù)測(cè)具有很多的主觀性和不確定性，因此導(dǎo)致預(yù)測(cè)的效果不理想。

針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法提前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)的問(wèn)題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法和裝置，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法提前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)的技術(shù)問(wèn)題。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一個(gè)方面，提供了一種學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法，包括：獲取學(xué)生的歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及獲取學(xué)生的歷史位置信息；根據(jù)歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)和歷史位置信息得到學(xué)生的歷史日常行為數(shù)據(jù)，以及根據(jù)歷史位置信息得到學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)；根據(jù)歷史日常行為數(shù)據(jù)和歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)采用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型；根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型對(duì)學(xué)生的未來(lái)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)裝置，包括：獲取模塊，用于獲取學(xué)生的歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及獲取學(xué)生的歷史位置信息；生成模塊，用于根據(jù)歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)和歷史位置信息得到學(xué)生的歷史日常行為數(shù)據(jù)，以及根據(jù)歷史位置信息得到學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)；構(gòu)建模塊，用于根據(jù)歷史日常行為數(shù)據(jù)和歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)采用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型；預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型對(duì)學(xué)生的未來(lái)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種存儲(chǔ)介質(zhì)，存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在程序運(yùn)行時(shí)控制存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行上述學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種處理器，處理器用于運(yùn)行程序，其中，程序運(yùn)行時(shí)執(zhí)行上述學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的另一方面，還提供了一種終端，包括：獲取模塊，用于獲取學(xué)生的歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)，以及獲取學(xué)生的歷史位置信息；生成模塊，用于根據(jù)歷史上網(wǎng)數(shù)據(jù)和歷史位置信息得到學(xué)生的歷史日常行為數(shù)據(jù)，以及根據(jù)歷史位置信息得到學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)；構(gòu)建模塊，用于根據(jù)歷史日常行為數(shù)據(jù)和歷史學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)采用深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型；預(yù)測(cè)模塊，用于根據(jù)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)模型對(duì)學(xué)生的未來(lái)學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行預(yù)測(cè)；處理器，處理器運(yùn)行程序，其中，程序運(yùn)行時(shí)對(duì)于從獲取模塊、生成模塊、構(gòu)建模塊和預(yù)測(cè)模塊輸出的數(shù)據(jù)執(zhí)行上述學(xué)生學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法。