[发明专利]一种学习行为分析方法及装置

权利要求书

1.一种学习行为分析方法，其特征在于，方法包括：

获取预定时间段内基础信息数据，所述基础信息数据包括：学员的学习次数、学员的总学习时长、学员的登录次数、学员学习的课程、学员学习课程的时长、学员的单次学习时长、学员的单日学习时长、学员的必修课、学员必修课的已学习时长、学员必修课的规定学习时长、特殊学员名单；

将所述学员的学习次数、所述学员的总学习时长以及所述学员的登录次数根据第一预设方式生成活跃学员列表a；

将所述学员学习的课程以及所述学员学习课程的时长根据第二预设方式生成最受欢迎课程列表；

将所述学员的登陆次数、所述学员的单次学习时长、所述学员的单日学习时长、所述学员的必修课、所述学员必修课的已学习时长、所述学员必修课的规定学习时长、所述特殊学员名单根据第三预设方式生成异常学员列表；

对所述活跃学员列表a中与所述异常学员列表中相同的学员进行标记，并生成活跃学员列表b；

将所述活跃学员列表b、所述最受欢迎课程列表以及所述异常学员列表展示在企业网上学习平台。

2.根据权利要求1的学习行为分析方法，其特征在于，所述将所述学员的学习次数、所述学员的总学习时长以及所述学员的登录次数根据第一预设方式生成活跃学员列表a，具体包括：

对所述学员的学习次数从大到小进行排序，并确定排名在前n11位的学员；

对每个排名在前n11位的学员对应的所述学员的学习次数、所述学员的总学习时长以及所述学员的登录次数分别进行归一化处理，生成n11个学员的归一化学习次数、n11个学员的归一化总学习时长以及n11个学员的归一化登录次数；其中，n11为正整数；

对所述学员的归一化学习次数、所述学员的归一化总学习时长以及所述学员的归一化登录次数根据如下公式进行加权求和，生成n11个第一加权值：

f1_i＝α₁A_i+β₁B_i+γ₁C_i；

其中，f1表示所述第一加权值，A表示所述学员的归一化学习次数，B表示所述学员的归一化总学习时长，C表示所述学员的归一化登录次，α₁+β₁+γ₁＝1，0≤α₁,β₁,γ₁≤1，i＝1,2,…,n11；

对所述n11个第一加权值从大到小排序，选取排名在前n12位的所述第一加权值对应的学员生成所述活跃学员列表a；其中n12＜n11，n12为正整数。