[发明专利]基于电子学习平台的数据处理方法、设备、电子装置及存储介质

说明书

本申请提供一种基于电子学习平台的数据处理方法、设备、电子装置及计算机可读存储介质，可使用原始学生资料向量处理设定学习目标的各学习对象向量，得到特定目标的学生资料向量；以及，将特定目标的学生资料向量输入预测模型，得到设定学生在设定学习目标上的预测学习表现；其中，预测模型对特定目标的学生资料向量与设定学生在设定学习目标上的学习表现之间的关系进行建模。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于电子学习平台的数据处理方法、设备、电子装置及存储介质。

背景技术

随着诸如智能补习系统(Intelligent Tutoring System，ITS)和大规模在线公开课程(Massive Open Online Courses，MOOCs)等电子学习平台的普及，数字技术的进步促进了知识的广泛传播。这些平台以不同的形式提供学习材料，例如文本，视频，音频，照片和/或多媒体，以促进知识的传递过程；并且用户(学生)能够随时随地在个人设备(例如计算机和智能手机)上访问学习材料(内容)。

在线学习管理系统(Learning Management System，LMS)作为软件模块可便于管理以及向学生分发在线内容，以便学生能够灵活地访问学习内容。这些内容来自规定的书籍，教师开发的内容，补充笔记，第三方内容以及其他资源。利用上述技术，相关技术已经开发了几种在线教育平台，例如edX和Coursera，它们为学生访问各种课程提供了灵活方便的解决方案。

发明内容

本申请为了解决现有的电子学习平台无法有效评估用户(学生)的学习表现，导致电子学习平台使用效果欠佳的问题，提供一种基于电子学习平台的数据处理方法、设备、电子装置及计算机可读存储介质。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种基于电子学习平台的数据处理方法，包括：使用原始学生资料向量处理设定学习目标的各学习对象向量，得到特定目标的学生资料向量；其中，原始学生资料向量包括与设定学生相关的一个或多个属性的属性值，设定学习目标包括一个或多个学习对象，任一学习对象向量包括一个或多个属性的权重值，且任一属性的权重值表征该任一属性与该任一学习对象向量对应的学习对象的相关性；以及，将特定目标的学生资料向量输入预测模型，得到设定学生在设定学习目标上的预测学习表现；其中，预测模型对特定目标的学生资料向量与设定学生在设定学习目标上的学习表现之间的关系进行建模；其中，一个或多个属性包括人口统计学资料、学习方式、学习兴趣、社交网络资料、在线互动特征、前提知识评估、或通过从电子学习平台上的课程中提取的结构化和/或非结构化数据得到的学习表现中的一种或者组合。