面向劳动教育管理信息系统的学习情况分析方法及系统

本发明涉及一种面向劳动教育管理信息系统的学习情况分析方法及系统，属于教育管理领域。其包括以下步骤：数据收集与预处理：获取学生的基本信息和课程完成情况以及学习行为数据，对数据进行预处理，得到特征的归一化表示以及目标变量；特征工程：对特征的归一化表示进行处理，分别得到主要特征的低特征维度的特征矩阵；模型构建：构建面向劳动教育管理信息系统的学习情况分析模型，所述模型包括梯度提升决策树GBDT模型和长短期记忆网络LSTM模型；预测结果生成：主要特征的低特征维度的特征矩阵输入到模型中，得到最终预测目标结果。本发明能够确保数据质量和特征的丰富性，有效融合静态与时间序列特征，提升预测的准确性和鲁棒性。