[發明專利]一種基于在線教育的學生成績預測方法及系統

在審

• 申請號: 202010898859.4
• 申請日: 2020-08-31
• 公開（公告）號: CN112101643A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 海克洪;胡志平;魏濤
• 申請（專利權）人: 湖北美和易思教育科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 武漢紅觀專利代理事務所(普通合伙) 42247
• 代理人: 李季

本發明一種基于在線教育的學生成績預測方法及系統，所述方法包括：獲取學生某一科目的歷次考試成績，確定影響考試成績的多個影響因子，并從在線教育平臺的數據庫中獲取每次考試成績對應的影響因子數據；建立以所述影響因子為自變量的考試成績的二階響應曲面模型，通過所述二階響應曲面模型擬合歷次考試成績與對應的影響因子數據之間的對應關系；獲取學生上一次考試結束至當前時間點之間的各項影響因子數據，根據所述二階響應曲面模型預測學生成績。本發明可根據學生在線學習行為數據準確預測學生成績，幫助教師或家長隨時掌握學生的成績水平。

技術領域

本發明涉及在線教育技術領域，具體涉及一種基于在線教育的學生成績預測方法及系統。

背景技術

傳統的課堂教學中，教師只能根據學生的歷次考試或測評成績來估計學生的整體成績水平，缺少其他影響考試成績的相關因素的數據支撐，主觀性強，往往偏差較大，無法較為準確的預估學生成績。在線教育中，學生考試成績是評估學生近段時間學習效果的直觀依據，準確預測學生考試成績又可以反應學生的理論成績水平，可作為評價學生學習效果的重要參考指標，因此，有必要提出一種準確預測學生成績的方法，幫助教師和家長隨時了解學生的整體學習狀態。

發明內容

有鑒于此，本發明提出了一種基于在線教育的學生成績預測方法及系統，應用解決現有在線教育中不能根據學生在線學習行為數據準確預測學生成績的問題。

本發明第一方面，公開一種基于在線教育的學生成績預測方法，所述方法包括：

獲取學生某一科目的歷次考試成績，確定影響考試成績的多個影響因子，并從在線教育平臺的數據庫中獲取每次考試成績對應的影響因子數據；

建立以所述影響因子為自變量的考試成績的二階響應曲面模型，通過所述二階響應曲面模型擬合歷次考試成績與對應的影響因子數據之間的對應關系；

獲取學生上一次考試結束至當前時間點之間的各項影響因子數據，根據所述二階響應曲面模型預測學生成績。

優選的，所述影響因子包括學生的課堂專注度、出勤率、在線學習時長、試卷難易度評分中的至少三個。

優選的，所述從在線教育平臺的數據庫中獲取每次考試成績對應的影響因子數據具體為：

從在線教育平臺的數據庫中統計學生相鄰兩次考試之間的平均專注度、平均出勤率、平均在線學習時長，從在線教育平臺中獲取教師對即將考試的試卷的難易度評分，將所述平均專注度、平均出勤率、平均在線學習時長以及試卷難易度評分作為所述相鄰兩次考試中后一次考試成績對應的影響因子數據。

優選的，所述二階響應曲面模型的表達式為：

S＝α₁+α₂x₁+α₃x₂+α₄x₃+α₅x₁x₂+α₆x₁x₃+α₇x₂x₃

其中，S為考試成績，α_i為模型系數，i＝1,2,…,7，x₁、x₂、x₃分別為所述平均專注度、平均出勤率、平均在線學習時長以及試卷難易度評分中的任意三類影響因子數據。

優選的，所述根據所述二階響應曲面模型預測學生成績具體為：

若獲取的學生上一次考試結束至當前時間點之間的各項影響因子數據為三類，則將所述三類影響因子數據輸入所述二階響應曲面模型，得到的的值S即為學生預測成績；