一种学生学习行为分析和预测方法及终端

一种学生学习行为分析和预测方法及终端，收集与学生学习行为相关的多源异构数据，多源异构数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据中的至少一种；利用融合算法将多源异构数据整合为融合特征集；基于融合特征集构建行为预测模型，经历若干次训练后，在行为预测模型的验证集上以准确率、召回率和调和平均数为评估指标，对行为预测模型进行调整；利用调整后的行为预测模型输出预测结果。本发明突破了数据类型单一和分析手段不足的局限性，通过结构化数据、半结构化数据和非结构化数据的多源整合，能够更加全面、准确地获取学生的学习行为特征，保证数据的丰富性和多样性。