【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析，具体是基于数据分析的英语学习进度实时调控方法。
技术介绍
1、针对英语学习进度进行实时调控是一种基于数据分析和个性化教学的方法，旨在根据用户的学习情况和需求，动态地调整学习内容和难度以提高学习效果和效率，这些方法可以结合人工智能和机器学习技术，通过自适应学习系统、在线学习平台或学习app等工具来实现；
2、在现有技术中，对于英语学习进度进行实时调控的基础大多是将整个英语学习视为一个整体的，这种方法往往忽略了不同种类的学习行为之间的差异，导致最终调控结果的不准确，且现有技术中，缺乏一种以实现成绩提高为目的，对用户的学习进度进行调控的方法，导致最终的进度调控结果不够有利，针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于数据分析的英语学习进度实时调控方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于数据分析的英语学习进度实时调控方法。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：对用户的个人信息和证书信息分别进行采集，根据所采集的个人信息为用户提供注册登录服务，在用户完成注册登录后，对用户在英语学习平台的行为数据和成绩数据分别进行记录；
4、步骤s2：根据所采集的行为数据和成绩数据构建用户的学习可视图，设置分析周期，在所构建的学习可视图中获得不同分析周期内行为数据的行为系数，同时获得不同分析周期内成绩数据的变化趋势，根据所获得的不同分析周期内行为系数
5、步骤s3：获得用户当前的实时行为系数，利用成绩趋势预测模型根据所获得的实时行为系数获得用户的潜在变化趋势，在潜在变化趋势中获得有利变化趋势，根据有利变化趋势所对应的行为变化情况生成相应的进度调控信息并进行反馈。
6、进一步的，对用户的个人信息和证书信息分别进行采集，根据所采集的个人信息为用户提供注册登录服务的过程包括：
7、设置用户数据库，对用户的个人信息进行采集，将所获得的个人信息上传至用户数据库进行保存，设置注册单元和登录单元，将用户的个人信息输入至所述注册单元以完成注册，已经完成注册的用户将手机号码输入至所述登录单元以完成登录，对完成注册登录的用户的证书信息进行采集，将所采集的证书信息上传至用户数据库进行保存。
8、进一步的，在用户完成注册登录后，对用户在英语学习平台的行为数据和成绩数据分别进行记录的过程包括：
9、所述英语学习平台是指能够为完成注册登录的用户提供英语学习服务的互联网平台，对用户在英语学习平台的行为数据进行记录，所述行为数据分为听类行为数据、读类行为数据、写类行为数据，不同种类的行为数据分别包括行为节点、行为时长，对用户在英语学习平台的成绩数据进行记录，所述成绩数据包括听类行为成绩、读类行为成绩、写类行为成绩。
10、进一步的，根据所采集的行为数据和成绩数据构建用户的学习可视图，设置分析周期的过程包括：
11、根据所获得的各类行为数据分别构建二维坐标系，将所获得的行为节点、行为时长输入至二维坐标系以获得相应的学习可视图，将所获得的行为成绩输入至相应的学习可视图；
12、对于不同的行为数据和成绩数据分别构建相应的学习可视图，包括听类学习可视图、读类学习可视图、写类学习可视图，在所构建的学习可视图将相邻成绩数据之间的时间间隔作为一个分析周期，分为听类分析周期、读类分析周期、写类分析周期。
13、进一步的，在所构建的学习可视图中获得不同分析周期内行为数据的行为系数，同时获得不同分析周期内成绩数据的变化趋势的过程包括：
14、获得同一分析周期内各项行为节点和行为时长，将相邻行为节点之间的时间间隔作为两者中后者所对应的行为时长的行为间隔时长，根据同一分析周期内的行为时长和行为间隔时长获得该分析周期内的行为系数；
15、一个分析周期内包含开头和结尾两个成绩数据，将开头成绩数据与结尾成绩数据进行比较，根据比较结果将该分析周期内成绩数据分为上升趋势、下降趋势、不变趋势，获得不同分析周期内的行为系数及其相应的变化趋势，将同类行为数据的行为系数及其相应的变化趋势纳入同一个行为集合，分为听类行为集合、读类行为集合、写类行为集合。
16、进一步的，根据所获得的不同分析周期内行为系数和变化趋势构建用户的成绩趋势预测模型的过程包括：
17、针对不同的行为数据和成绩数据分别构建相应的成绩趋势预测模型，选择深度学习模型作为初始的成绩趋势预测模型，根据所获得的各类行为集合对初始的成绩趋势预测模型进行训练和评估以获得最新的成绩趋势预测模型，所述成绩趋势预测模型用于根据所输入的行为系数对其相应的变化趋势进行预测。
18、进一步的，获得用户当前的实时行为系数，利用成绩趋势预测模型根据所获得的实时行为系数获得用户的潜在变化趋势的过程包括：
19、实时行为系数的获取方式与行为系数相同，所述行为系数是针对一个完整的分析周期而言的，所述实时行为系数则是针对正在进行的当前分析周期而言的；
20、获得当前分析周期内的实时行为系数，将所获得的实时行为系数输入至成绩趋势预测模型，利用成绩趋势预测模型根据所输入的实时行为系数对用户的潜在变化趋势进行预测，所述潜在变化趋势包括上升趋势、下降趋势、不变趋势。
21、进一步的，在潜在变化趋势中获得有利变化趋势，根据有利变化趋势所对应的行为变化情况生成相应的进度调控信息并进行反馈的过程包括：
22、将处于上升趋势和不变趋势的潜在变化趋势作为有利变化趋势，获得各个潜在变化趋势及其所对应的行为变化情况，所述行为变化情况是指该潜在变化趋势与上一潜在变化趋势之间用户的行为数据的变化情况，包括行为时长的增加或减少以及行为间隔时长的增加或减少；
23、当出现有利变化趋势时，获得该有利变化趋势所对应的行为变化情况，根据所获得的行为变化情况生成相应的进度调控信息，将所生成的进度调控信息反馈至用户处。
24、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
25、1、本专利技术通过将用户在英语学习平台中的学习行为分为不同的种类，避免了以往调控学习进度时将不同种类的学习行为混为一谈，导致调控结果存在误差不够精确的情况，能够明显的改善这一问题，通过构建用户的学习可视图，在学习可视图中分别获得用户的行为节点和行为时长，能够反映出用户的学习频率和学习强度，设置分析周期，获得用户在不同分析周期内行为数据的行为系数以及成绩数据的变化趋势，通过将这两者结合到一起能够有效的获得用户的学习行为与其学习成绩之间的联系，以此为基础构建成绩趋势预测模型，将用户当前的实时行为系数输入至成绩趋势预测模型，能够有效地获得用户的学习成绩的潜在变化趋势，根据潜在变化趋势所对应的行为变化情况，获得其中有利于学习成绩提高的行为变化情况，生成相应的进度调控信息并反馈，能够以实现成绩提高为目的对用户的学习情况实现有效的进度调控本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，对用户的个人信息和证书信息分别进行采集，根据所采集的个人信息为用户提供注册登录服务的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，在用户完成注册登录后，对用户在英语学习平台的行为数据和成绩数据分别进行记录的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，根据所采集的行为数据和成绩数据构建用户的学习可视图，设置分析周期的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，在所构建的学习可视图中获得不同分析周期内行为数据的行为系数，同时获得不同分析周期内成绩数据的变化趋势的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，根据所获得的不同分析周期内行为系数和变化趋势构建用户的成绩趋势预测模型的过程包括：
7.根据权
8.根据权利要求7所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，在潜在变化趋势中获得有利变化趋势，根据有利变化趋势所对应的行为变化情况生成相应的进度调控信息并进行反馈的过程包括：
...【技术特征摘要】
1.基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，对用户的个人信息和证书信息分别进行采集，根据所采集的个人信息为用户提供注册登录服务的过程包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，在用户完成注册登录后，对用户在英语学习平台的行为数据和成绩数据分别进行记录的过程包括：
4.根据权利要求3所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，根据所采集的行为数据和成绩数据构建用户的学习可视图，设置分析周期的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于数据分析的英语学习进度实时调控方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：马强，
申请(专利权)人：承德石油高等专科学校，
类型：发明
国别省市：
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