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申请/专利权人：广州大学

摘要：本发明公开了一种基于日常行为轨迹的学业预警方法、装置、终端设备及存储介质，可以基于表征日常行为轨迹的数据集来预测出学生的目标成绩，并根据预测的目标成绩对学生进行学业预警。与现有技术中仅依赖于历史成绩等单一数据源进行成绩预测不同的是，本发明通过收集学生的日常行为数据如进出宿舍楼、图书馆、饭堂以及上课签到等及其对应的时刻，从而扩充了数据源的维度和数量，多样化的数据源使得预测模型能够更全面地评估学生的学习状况，如在不同日常行为上的投入水平，从而提高了预测精度。则本发明通过结合各个学生的日常行为和时刻，能够更准确地识别出成绩可能不理想的学生，实现更准确的学业预警，避免错过早期的干预机会。

主权项：1.一种基于日常行为轨迹的学业预警方法，其特征在于，包括：获取每个学生所对应的用于表征日常行为轨迹的数据集；其中，所述数据集，包括：以时刻为顺序进行排列的日常行为；每一日常行为对应一时刻；所述日常行为包括：进出宿舍楼、进出图书馆、进出饭堂以及上课签到；对于每个学生，将所述学生的数据集输入到预设的成绩预测模型中，以使所述成绩预测模型根据每个日常行为以及所对应的时刻，生成学习投入程度，并基于所述学习投入程度生成所述学生的目标成绩；其中，所述学习投入程度用于表征学生在不同日常行为上的投入水平；将各个学生的目标成绩按大到小的顺序进行排序后得到成绩排名序列，继而根据预设比例从成绩排名序列提取出排名靠后的若干个学生，并标记为待预警学生；根据每个待预警学生的成绩排名，生成对应的学业预警。其中，所述成绩预测模型的训练过程，包括：获取训练样本；其中，所述训练样本，包括若干用于表征学生日常行为轨迹的数据集样本，以及学生所对应的实际成绩；其中，所述数据集样本，包括：以时刻为顺序进行排列的日常行为样本；每一日常行为样本对应一时刻；所述日常行为样本包括：进出宿舍楼行为样本、进出图书馆行为样本、进出饭堂行为样本以及上课签到行为样本；基于时序预测模型构建成绩预测模型，并根据训练样本对成绩预测模型进行迭代训练，直至成绩预测模型收敛；其中，在每次训练时，将训练样本输入到成绩预测模型中，以使所述成绩预测模型根据每个样本学生对应的各个日常行为样本以及日常行为样本所对应的时刻，生成样本学习投入程度，并基于所述样本学习投入程度输出训练样本所对应的成绩预测结果；将训练样本所对应的成绩预测结果与训练样本的实际成绩结果进行比对，根据比对结果对成绩预测模型的网络参数进行调整。

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百度查询： 广州大学 一种基于日常行为轨迹的学业预警方法、装置、终端设备及存储介质