[发明专利]一种学生学习状态评测方法、装置、及计算机设备

权利要求书

1.一种学生学习状态评测方法，其特征在于，包括：

获取对象标识，包括所述对象标识对应的对象基本数据和对象行为数据；

获取访问用户数据，根据所述对象基本数据和对象行为数据对所述访问用户数据进行采样处理，利用采样得到的访问用户数据生成候选用户集；

将对象基本数据和对象行为数据输入模型，对所述模型中的多个数据进行预处理和特征处理得到标准数据；

利用所述标准数据生成候选用户矩阵，其中，所述候选用户矩阵设有S标识和P标识；

根据S标识和P标识对候选用户矩阵的标准数据进行计算，得到评测结果和评测概率，并基于所述评测结果和评测概率对所述对象标识的学习状态进行评测。

2.如权利要求1所述的一种学生学习状态评测方法，其特征在于，在将对象基本数据和对象行为数据输入模型，对所述模型中的多个数据进行预处理和特征处理得到标准数据步骤后，对所述标准数据进行处理，具体处理步骤包括：

所述对象基本数据所在向量组对应的标准数据作为第一样本数据，所述对象行为数据所在向量组对应的标准数据作为第二样本数据，根据所述第一样本数据和第二样本数据对所述候选用户矩阵进行关联升序或降序。

3.如权利要求2所述的一种学生学习状态评测方法，其特征在于，根据所述第一样本数据和第二样本数据对所述候选用户矩阵进行关联升序或降序，还包括：

当所述第一样本数据或第二样本数据仍相同时，根据所述对象基本数据所在向量组对应的第一样本数据进行再次降序或者升序，同时根据对象行为数据所在向量组对应的第二样本数据进行再次降序或升序。

4.如权利要求2或3所述的一种学生学习状态评测方法，其特征在于，所述候选用户矩阵设有S标识和P标识的具体步骤包括：

所述S标识根据所述第一样本数据进行标识，具体为根据所述对象基本数据所在的向量组，其中第一样本数据为N，对第N个标准数据进行标识，第一样本数据为N+1，对第N+1个标准数据进行标识，将所述标识首尾端依次相连；所述P标识根据所述第二样本数据进行标识，具体为根据所述对象行为数据所在的向量组，其中第二样本数据为K，对第K个标准数据进行标识，第二样本数据为K+1，对第K+1个标准数据进行标识，将所述标识首尾端依次相连，所述S标识和P标识呈阶梯型。

5.如权利要求1所述的一种学生学习状态评测方法，其特征在于，所述模型中设有第一预设规则，基于第一预设规则对候选用户矩阵的标准数据进行计算得到所述评测结果和评测概率。

6.如权利要求1或2所述的一种学生学习状态评测方法，其特征在于，所述评测结果还可通过集成函数集成为视图评测数据，基于所述视图评测数据评价多个对象标识的学习状态。

7.一种学生学习状态评测装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块：获取对象标识，包括所述对象标识对应的对象基本数据和对象行为数据；

数据采样模块：获取访问用户数据，根据所述对象基本数据和对象行为数据对所述访问用户数据进行采样处理，利用采样得到的访问用户数据生成候选用户集；

数据评测模块：将对象基本数据和对象行为数据输入模型，对所述模型中的多个数据进行预处理和特征处理得到标准数据；

利用所述标准数据生成候选用户矩阵，其中，所述候选用户矩阵设有S标识和P标识；

根据S标识和P标识对候选用户矩阵的标准数据进行计算，得到评测结果和评测概率，并基于所述评测结果和评测概率对所述对象标识的学习状态进行评测；

数据推送模块：把所述数据评测模块的结果数据推送到终端。

8.一种计算机可读存储介质，存储有机计算机程序，所述计算机程序被处理时，使得所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有机计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。