華南師范大學陳啟山獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉華南師范大學申請的專利一種基于學生數據溯源的信息分析方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN119598413B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202411556231.0,技術領域涉及:G06F18/27;該發明授權一種基于學生數據溯源的信息分析方法及系統是由陳啟山;莫雷;陳彩琦;陳俊;鄭海燕;黎光明;左璜設計研發完成,并于2024-11-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于學生數據溯源的信息分析方法及系統在說明書摘要公布了:本發明涉及信息分析技術領域,尤其涉及一種基于學生數據溯源的信息分析方法及系統。所述方法包括以下步驟:獲取學生學科學習質量數據集;對學生學科學習質量數據集進行數據預處理,生成學科學習質量預處理數據集;根據預設的回歸分析模型對學科學習質量預處理數據集進行影響因素篩選,生成學科影響力相關因子;利用華氏組合區間分析法對學科影響力相關因子進行深度區間分析,生成學生學科學習質量策略;因此,本發明通過系統的影響因素分析與策略調整,解決了傳統教育分析方法中缺乏個性化與動態調整的問題,提高了教育決策的科學性和實施效果。
本發明授權一種基于學生數據溯源的信息分析方法及系統在權利要求書中公布了:1.一種基于學生數據溯源的信息分析方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟S1:獲取學生學科學習質量數據集;對學生學科學習質量數據集進行數據預處理,生成學科學習質量預處理數據集; 步驟S2:根據預設的回歸分析模型對學科學習質量預處理數據集進行影響因素篩選,生成學科影響力相關因子;利用華氏組合區間分析法對學科影響力相關因子進行深度區間分析,生成學生學科學習質量策略,其中,步驟S2包括以下步驟: 步驟S21:根據預設的回歸分析模型對學科學習質量預處理數據集進行影響因素篩選,生成學科影響力相關因子,其中學科影響力因子包括學生個人信息、學習行為數據、學習動機、學業期待數據和考試成績數據,其中,步驟S21包括以下步驟: 步驟S211:將學科學習質量預處理數據集作為輸入變量至預設的線性回歸模型進行影響因素篩選,生成線性回歸篩選數據;利用皮爾遜相關系數對線性回歸篩選數據進行相關性矩陣構建,生成皮爾遜相關因素矩陣;對皮爾遜相關因素矩陣進行多重共線性排除,生成學科影響因素數據; 步驟S212:利用主成分分析對學科影響因素數據進行降維處理,生成關鍵影響因數集;對關鍵影響因數集進行回歸系數生成,生成學科影響因素回歸系數集;將學科影響因素回歸系數集進行絕對值貢獻度排序,生成學科影響力系數排序數據; 步驟S213:對學科影響力系數排序數據進行驗證測試,生成學科影響力系數驗證數據;基于預設的影響力篩選動態閾值對影響力系數驗證數據進行無效值剔除,生成學科影響力相關因子,其中學科影響力相關因子包括學生個人信息、學習行為數據、學習動機、學業期待數據和考試成績數據; 步驟S22:根據學習動機進行數據量化處理,得到學習動機數據;將學習行為數據和學習動機數據進行直角坐標區間映射,生成學科影響力坐標數據;利用華氏組合區間分析法對學科影響力坐標數據進行直角坐標系構建,生成華氏組合區間二維圖;基于華氏組合區間二維圖進行深度區間分析,生成華氏學科組合區間數據,其中,基于華氏組合區間二維圖進行深度區間分析,包括以下步驟: 根據學業期待數據作為X主軸,考試成績數據作為Y主軸,進行直角坐標系構建,得到華氏直角坐標系; 學習行為數據和學習動機數據進行均值計算,得到華氏均值數據; 根據華氏均值數據和給定的0.67標準差將X主軸和Y主軸分為三個區間,得到X軸區間和Y軸區間,其中X軸區間包括低學業期待區間、中學業期待區間和高學業期待區間,其中Y軸區間包括低成績區間、中成績區間和高成績區間; 根據X軸區間和Y軸區間進行區間配對,得到華氏學科組合區間數據,其中華氏學科組合區間數據包括高學業期待-成績數據、中學業期待-成績數據和低學業期待-成績數據; 步驟S23:基于學生個人信息對華氏學科組合區間數據進行學科質量策略生成,生成學生學科學習質量策略,其中學生學科學習質量策略包括高學業期待-成績針對策略、中學業期待-成績針對策略和低學業期待-成績針對策略; 步驟S3:基于學生學科學習質量策略進行統計量分析,生成學生學習質量統計量數據;利用可視化工具進行可視化對學生學習質量統計量數據進行數據可視化處理,生成學生學科學習變化圖;基于學生學科學習變化圖進行可視化結果分析,生成學生數據溯源信息報告; 步驟S4:基于學生數據溯源信息報告進行學生學科學習質量策略調整,生成學生學科學習質量調整數據集;利用學生學科學習質量調整數據集對學生學科學習質量數據集進行迭代,從而完成學生數據溯源的學習分析作業。
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