[发明专利]一种学生作业行为画像方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种学生作业行为画像方法，其特征在于，包括：

将获取的学生作业行为画像特征样本转化为特征训练聚类模型的样本特征空间中的特征向量；

根据所述学生作业行为画像特征样本的轮廓系数确定最佳聚类个数，随机抽取数量为所述最佳聚类个数的所述学生作业行为画像特征样本作为初始的类内中心点；

依次抽取其余的每条学生作业行为画像特征样本，将该特征样本划分进距离该特征样本最近欧几里得距离的类内中心点对应的类别，并更新所述类内中心点；

根据所述类别内的成绩指标平均值，获取每个分类行为的平均值进行排序解读。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征样本的轮廓系数S包括：

其中，a表示该学生作业行为画像特征样本与其他学生作业行为画像特征样本的平均距离，b表示该学生作业行为画像特征样本与最近类别中所有学生作业行为画像特征样本的平均距离。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据学生作业行为画像特征样本的轮廓系数确定最佳聚类个数具体包括：

计算所有学生作业行为画像特征样本的轮廓系数，将得到的结果取算数平均值得到所述学生作业行为画像特征样本整体的轮廓系数；

遍历计算不同类别下的所述轮廓系数，得到轮廓系数分布曲线；

根据所述轮廓系数分布曲线确定所述最佳聚类个数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征训练聚类模型的构建过程包括：

根据构建的学生作业行为画像体系预设所述学生作业行为画像特征指标；

对所述学生作业行为画像特征指标进行分组；

对分组后的所述学生作业行为画像特征指标进行差异化处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对分组后的所述学生作业行为画像特征指标进行差异化处理具体包括：

根据需求将学生的多次模考成绩进行分组处理；

对学生的所述学生作业行为画像特征指标采用方差检验，验证所述学生作业行为画像特征指标在不同组别间差异的显著性。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述验证所述学生作业行为画像特征指标在不同组别间差异的显著性具体包括：

假设学生作业行为画像特征指标对某个组别没有显著性，形成统计学假设；

计算所述学生作业行为画像特征指标的每个分组中本身的均方差MSE和每个分组相对于总体的均方差MSB，得到F＝MSB/MSE；

根据所述F指标确定所述学生作业行为画像特征指标的显著性。

7.一种学生作业行为画像装置，其特征在于，包括：

特征转化模块，用于将获取的学生作业行为画像特征样本转化为特征训练聚类模型的样本特征空间中的特征向量；

特征抽取模块，用于根据所述学生作业行为画像特征样本的轮廓系数确定最佳聚类个数，随机抽取数量为所述最佳聚类个数的所述学生作业行为画像特征样本作为初始的类内中心点；

特征划分模块，用于依次抽取其余的每条学生作业行为画像特征样本，将该特征样本划分进距离该特征样本最近欧几里得距离的类内中心点对应的类别，并更新所述类内中心点；

分类获取模块，用于根据所述类别内的成绩指标平均值，获取每个分类行为的平均值进行排序解读。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述特征抽取模块具体包括：

系数计算子模块，用于计算所有学生作业行为画像特征样本的轮廓系数，将得到的结果取算数平均值得到所述学生作业行为画像特征样本整体的轮廓系数；

系数遍历子模块，用于遍历计算不同类别下的所述轮廓系数，得到轮廓系数分布曲线；

个数确定子模块，用于根据所述轮廓系数分布曲线确定所述最佳聚类个数。