[发明专利]异常学习检测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种异常学习检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取学员在学习系统的数据库中存储的学习信息，根据学习信息确定目标检测学员，其中目标检测学员是学习量指标值大于第一预设阈值的学员；从目标检测学员的学习信息中提取目标检测学员的课程时长指标值、时间复用指标值、课程完成率指标值、学习时长指标值和响应度指标值；根据上述指标值确定异常学习的学员的身份信息，异常学习的学员是符合预设条件的指标值的数量大于第二预设阈值的学员；将异常学习的学员的身份信息发送至屏幕终端进行显示。本申请可以从学习量较高的学员中识别出异常学习行为导致的高学习量学员，从而更准确的确定学员学习程度合理的安排后续培训课程。

技术领域

本发明实施例涉及互联网技术领域，尤其涉及一种异常学习检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，网络课程越来越多，类型也越来越丰富。同时也有越来越多的人通过网络课程学习相应知识，提升自身能力。因此，网络课程成为人们关注的一个焦点。

这里，以企业培训课程为例：企业会根据所有学员的情况提供各种各样的网络学习课程对学员进行培训，在培训过程中学员通过观看相应课程来学习相应知识，其中，学员学习量是审核学员学习程度的一个重要指标。

然而，在现有网络课程培训中，一些学员为达到较高学习量而进行刷课(即：异常学习行为)，从而导致虚假学习量，进而无法准确确定学员学习程度，无法进行后续培训课程安排等。

发明内容

本发明实施例提供一种异常学习检测方法、装置和存储介质，以解决现有技术中因刷课等异常学习行为导致的高学习量学员影响对学员学习质量和学习程度评估的准确性的问题。

本发明实施例的第一方面提供一种异常学习检测方法，包括：

获取学员在学习系统的数据库中存储的学习信息，并根据所述学习信息确定目标检测学员，其中所述目标检测学员是学习量指标值大于第一预设阈值的学员；

从所述目标检测学员的学习信息中，提取每个目标检测学员的课程时长指标值、时间复用指标值、课程完成率指标值、学习时长指标值、以及响应度指标值；

根据所述课程时长指标值、时间复用指标值、课程完成率指标值、学习时长指标值、以及响应度指标值，确定异常学习的学员的身份信息，所述异常学习的学员是符合预设条件的指标值的数量大于第二预设阈值的学员；

将异常学习的学员的身份信息发送至屏幕终端进行显示。

可选地，所述学习信息包括每个学员在学习系统上的学习时长、学习次数以及登录学习系统的次数，

所述根据所述学习信息确定目标检测学员，包括：

将所述学习时长、所述学习次数以及所述登录学习系统的次数进行加权求和，将和值确定为每个学员的学习量指标值；

将所述学习量指标值大于所述第一预设阈值的学员确定为目标检测学员。

可选地，所述学习信息包括目标检测学员在预设运营策略实施前完成的课程的第一平均时长，在预设运营策略实施后完成的课程的第二平均时长，以及，学习系统中所有课程的第三平均时长；

所述从所述目标检测学员的学习信息中，提取每个目标检测学员的课程时长指标值，包括：

根据所述第一平均时长、所述第二平均时长、所述第三平均时长以及第一预设公式，确定所述目标检测学员对应的课程时长指标值；

所述第一预设公式为：

其中，k1表示课程时长指标值，α和β均表示预设系数，BAvgCT表示第一平均时长，AAvgCT_i表示第二平均时长，AvgCT表示第三平均时长。