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	学生在线学习行为分类融合方法的研究与应用
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学生在线学习行为分类融合方法的研究与应用

三江学院计算机科学与工程学院

Research and Application of Classification and Concatenate Method of Students' Online Learning Behavior

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摘要

传统的成绩预测方法没有严格区分学生学习行为的时序性和非时序性，因此提出学习行为分类融合的方法，首

先根据学习行为特点划分为周学习特征和学期学习特征两大类，分别构建LSTM网络和MLP 网络，两个网络融合后成为新模

型的输入，最终实现学生学习成绩预测。将融合方法和传统预测方法进行对比，实验结果表明融合模型在预测准确度和F1值

更高。

关键词 ：

在线学习, 成绩预测, LSTM, 网络融合

年卷期日期: 2022-08-10 出版日期: 2022-07-28

引用本文:

李菲曹阳顾问.

学生在线学习行为分类融合方法的研究与应用

[J]. 电脑与电信, 2022, 1(8): 27-31.
LI Fei CAO Yang GU Wen.

Research and Application of Classification and Concatenate Method of Students' Online Learning Behavior

. Computer & Telecommunication, 2022, 1(8): 27-31.

链接本文:

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