ISSN 1009-5624 CN 10-2021/TQ 主管:中国乐凯集团有限公司 主办:北京乐凯科技有限公司
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【摘要】针对远程教育场景下学习行为数据的多源异构性与动态变化特性，以及个性化教学中因学生差异带来的干预决策复杂性，本文提出了一种基于神经网络的学习行为分析与预测方法。 通过整合多源异构学习行为数据，构建了包含时间序列特征、交互行为特征和认知状态特征的三维分析框架，采用改进的长短期记忆－卷积神经网络（ＬＳＴＭ⁃ＣＮＮ）混合模型，实现了学习行为模式的深度挖掘。 实验结果表明：本模型在学业成绩预测任务中达到 ９２. ３％的准确率，不仅有效提升了学习行为预测精度，还为教学管理者的可视化决策提供了支持，具有重要的应用价值。
