基于自适应算法在学生画像数据中的预测应用

本发明公开了基于自适应算法在学生画像数据中的预测应用，属于教育个性化学习技术领域，包括S1、收集学生的多维度数据，并进行数据清洗和标准化预处理；S2、运用层次聚类变色龙算法对学生数据进行聚类分析，形成不同的学生群体画像，并基于这些画像建立线性回归动态模型，用描述学生的行为和成绩，同时使用递推最小二乘法对模型参数进行辨识；S3、利用AGPC模型进行多步预测，根据预测结果，运用优化技术计算控制输入，实现期望学习效果，同时，通过自适应机制，根据实际反馈信息动态调整模型参数和控制策略，以适应学生的变化；S4、将计算出的控制输入应用于实际教学过程，以调整教学内容、难度或方法，从而优化教学决策和提高教学质量。