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申请/专利权人：长春财经学院
摘要：本申请涉及智能分析领域，其具体地公开了一种基于互联网的学生数据溯源分析系统及方法，其通过互联网技术获取学生对象于在线教育平台的活动数据的时间序列，并采用基于深度学习神经网络的语义分析和处理算法来进行所述活动数据的语义编码和理解，以此来根据所述活动数据的多尺度上下文语义特征来智能地判断该学生对象是否为风险学生。通过该方法，系统可以增强教育平台对学生行为的理解，为每个学生提供个性化的分析结果，以便提供更有针对性的教学支持，来减少学生辍学率或学习失败的风险，从而提高教育质量和学生的学习成果。
主权项：1.一种基于互联网的学生数据溯源分析系统，其特征在于，包括：学生活动数据获取模块，用于获取学生对象于在线教育平台的活动数据的时间序列；活动数据低维嵌入编码模块，用于对所述活动数据的时间序列中的各个活动数据进行低维嵌入编码以得到活动数据低维嵌入编码向量的时间序列；多尺度上下文语义编码模块，用于对所述活动数据低维嵌入编码向量的时间序列进行多尺度上下文语义编码以分别得到全域上下文活动数据语义编码特征向量和长短期上下文活动数据语义编码特征向量；语义合成模块，用于使用特征颗粒级动态合成模块对所述全域上下文活动数据语义编码特征向量和所述长短期上下文活动数据语义编码特征向量进行语义合成以得到多尺度上下文活动数据语义编码特征向量作为多尺度上下文活动数据语义编码特征；风险学生判断模块，用于基于所述多尺度上下文活动数据语义编码特征，确定学生对象是否为风险学生。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春财经学院 基于互联网的学生数据溯源分析系统及方法
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