[发明专利]基于大数据的学习预警方法在审
| 申请号： | 201910361563.6 | 申请日： | 2019-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN110189236A | 公开（公告）日： | 2019-08-30 |
| 发明（设计）人： | 胡挺;宋汀;夏冰;任盈盈 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06Q50/20 | 分类号： | G06Q50/20;G06Q10/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 贺翔 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的学习预警方法，所述预警方法包括以下步骤：步骤一，以学校或某一学院为对象，采集该对象中全部学生全部学科的现有的绩点成绩；步骤二，通过聚类分析得到初步的相关性课程，之后通过近邻算法结合核支持向量机分类器在聚类得到的粗糙集合中挖掘课程间更深层次的联系；步骤三，基于多元线性回归方法得出各必修课预测模型，根据现有学期的相关课程成绩，在学期初预测各门重要必修课的成绩。该方法有效预测学生成绩并及时进行干预，可以为学生学习思想动态的引导和教学质量提升提供重要的依据。 | ||
| 搜索关键词： | 预警 大数据 支持向量机分类器 多元线性回归 近邻算法 聚类分析 课程成绩 思想动态 学生成绩 学生学习 预测模型 质量提升 课程 预测 聚类 粗糙 集合 成绩 采集 学习 挖掘 干预 学科 教学 学生 | ||
【主权项】：
1.基于大数据的学习预警方法，其特征在于，所述预警方法包括以下步骤：步骤一，以学校或某一学院为对象，采集该对象中全部学生全部学科的现有的绩点成绩；步骤二，通过聚类分析得到初步的相关性课程，之后通过近邻算法结合核支持向量机分类器在聚类得到的粗糙集合中挖掘课程间更深层次的联系；步骤三，基于多元线性回归方法得出各必修课预测模型，根据现有学期的相关课程成绩，在学期初预测各门重要必修课的成绩。
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