[发明专利]一种学生作业行为画像方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种学生作业行为画像方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：将获取的学生作业行为画像特征样本转化为特征向量；根据轮廓系数确定最佳聚类个数，随机抽取数量为最佳聚类个数的特征样本作为初始的类内中心点；依次抽取其余的每条特征样本，将该特征样本划分进距离该特征样本最近欧几里得距离的类内中心点对应的类别，并更新类内中心点；根据类别内的成绩指标平均值，获取每个分类行为的平均值进行排序解读。本发明实施例将学生作业行为指标及学生学习成绩指标用于学生个体和学生群体的画像刻画，可对学生群体进行标签化画像，方便教师实行分层教学、分层指导。

技术领域

本发明涉及教育技术领域，具体而言，涉及一种学生作业行为画 像方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

作业是教学过程中非常重要的一环，是连接学生课堂内与课堂外 学习的关键环节，是学生巩固学习效果、老师跟踪学生学习状态的最 直接最有效的方式和手段。因此，对学生、家长和各教学相关方来说， 如何记录学生作业行为，形成学生作业行为画像，同时根据画像结果 对学生群体进行聚类分析进行监测、预警和分层教学，是十分重要的。 在已有的作业数据研究中，主要存在如下问题：第一，作业数据往往 仅作为一个研究课题的某一子模块作为辅助分析，并不深入；第二， 缺乏大量级受众群体作为作业平台，即数据源上较为稀疏；第三，作 业数据的刻画指标较为简单，停留在作业参与、作业完成和作业成绩 等浅层角度，数据的下掘力度不够。基于以上的学生画像和聚类研究， 由于指标不系统、特征不丰富等原因，在研究精度上也有所欠缺。

发明内容

为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种学生作业行 为画像方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种学生作业行为画像方法，包 括：

将获取的学生作业行为画像特征样本转化为特征训练聚类模型 的样本特征空间中的特征向量；

根据学生作业行为画像特征样本的轮廓系数确定最佳聚类个数， 随机抽取数量为最佳聚类个数的所述学生作业行为画像特征样本作为 初始的类内中心点；

依次抽取其余的每条学生作业行为画像特征样本，将该特征样本 划分进距离该特征样本最近欧几里得距离的类内中心点对应的类别， 并更新类内中心点；

根据类别内的成绩指标平均值，获取每个分类行为的平均值进行 排序解读。

第二方面，本发明实施例提供了一种学生作业行为画像装置，包 括：

特征转化模块，用于将获取的学生作业行为画像特征样本转化为 特征训练聚类模型的样本特征空间中的特征向量；

特征抽取模块，用于根据学生作业行为画像特征样本的轮廓系数 确定最佳聚类个数，随机抽取数量为最佳聚类个数的学生作业行为画 像特征样本作为初始的类内中心点；

特征划分模块，用于依次抽取其余的每条学生作业行为画像特征 样本，将该特征样本划分进距离该特征样本最近欧几里得距离的类内 中心点对应的类别，并更新类内中心点；

分类获取模块，用于根据类别内的成绩指标平均值，获取每个分 类行为的平均值进行排序解读。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括总线、收发 器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机 程序，收发器、存储器和所述处理器通过总线相连，计算机程序被处 理器执行时实现上述学生作业行为画像方法中的步骤。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上 存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述学生作业行 为画像方法中的步骤。