【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息分析，尤其涉及一种基于学生数据溯源的信息分析方法及系统。
技术介绍
1、在当前教育数据分析领域，尽管已有多种信息分析方法和系统被提出，依然存在显著的不足。许多现有技术缺乏对学生个体数据的深度挖掘，往往只关注宏观数据，而忽视了个体学习行为和动机等关键因素，导致对学生学习情况的理解不够全面。其次，现有的方法在处理缺失值和异常值时，采用简单的插值或均值填充方式，未能有效反映学生的真实学习状态。此外，技术对数据的动态变化响应不足，许多系统未能实时更新数据分析结果，导致策略调整滞后，无法适应学生学习的快速变化。现有的信息分析系统大多依赖于线性模型和传统统计分析，未能充分利用现代机器学习和数据挖掘技术，限制了其预测准确性和适用范围。同时，许多系统缺乏灵活的可视化工具，难以将复杂的数据结果转化为直观的、易于理解的形式，使得教育工作者在决策时难以把握数据背后的意义。最后，数据共享和跨平台的集成能力不足，使得不同来源的数据无法有效结合，限制了综合分析的深度和广度，从而影响了教育资源的合理配置和利用效率。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于学生数据溯源的信息分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于学生数据溯源的信息分析方法，所述方法包括以下步骤：
3、步骤s1：获取学生学科学习质量数据集；对学生学科学习质量数据集进行数据预处理，生成学科学习质量预处理数据集；
4、步骤s2：根据预设的回归分析模型对学科学习
5、步骤s3：基于学生学科学习质量策略进行统计量分析，并利用可视化工具进行可视化，生成学生数据溯源信息报告；
6、步骤s4：基于学生数据溯源信息报告进行学生学科学习质量策略调整，生成学生学科学习质量调整数据集；利用学生学科学习质量调整数据集对学生学科学习质量数据集进行迭代，从而完成学生数据溯源的学习分析作业。
7、本专利技术的有益效果在于，获取学生学科学习质量数据集并进行预处理，确保数据的完整性和准确性，为后续分析奠定坚实的基础。这一过程通过去除噪声数据和异常值，确保生成的学科学习质量预处理数据集具备良好的质量，使得后续分析能够更加可信和有效。在步骤s2中，应用预设的回归分析模型对数据集进行影响因素筛选，生成学科影响力相关因子，体现了数据驱动决策的思路，能够揭示出对学生学科学习质量影响较大的关键因素，这为教师和教育管理者提供了切实可行的指导依据。此外，通过华氏组合区间分析法对这些影响因素进行深度区间分析，进一步细化了对学科学习质量的策略制定，使得不同区间的学生能够得到个性化的学习建议和策略，这种针对性显著提高了干预措施的有效性。通过统计量分析与可视化工具的结合，生成的学生数据溯源信息报告不仅提供了直观的结果展示，也为后续的策略调整提供了详实的数据支持。可视化的结果使得复杂的数据关系变得易于理解，促进了教师与管理者之间的沟通与合作，推动教育决策的科学化与系统化。最后，步骤s4通过基于学生数据溯源信息报告的策略调整与迭代分析，确保了对学生学科学习质量的持续关注与改进。这一迭代过程不仅使得调整措施不断优化，更为教育教学的个性化发展提供了依据和保障。综上所述，本专利技术通过构建系统化的数据分析流程，有效解决了传统教育分析中因缺乏深度分析与个性化策略制定而导致的问题，提高了教育干预的针对性和有效性。因此，本专利技术通过系统的影响因素分析与策略调整，解决了传统教育分析方法中缺乏个性化与动态调整的问题，提高了教育决策的科学性和实施效果。
8、优选的，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：获取学生学科学习质量数据集；
10、步骤s12：对学生学科学习质量数据集进行插值处理缺失值，生成学生学科缺失值处理数据集；对学生学科缺失值处理数据集进行时间序列平滑处理，生成学生学科时间趋势数据集；
11、步骤s13：对学生学科时间趋势数据集进行数据标准化处理，生成学科学习质量预处理数据集。
12、本专利技术通过获取学生学科学习质量数据集，为后续的分析奠定了基础，这一过程不仅确保了数据的全面性，也为深入的研究提供了必要的原始材料。通过对学生学科学习质量数据集进行插值处理以填补缺失值，生成学生学科缺失值处理数据集，这一环节至关重要，因为缺失数据常常会导致分析结果的偏差和误导，进而影响教育决策的有效性。此外，插值处理能够在保留数据特征的同时，提供更加连贯的数据流，为后续的分析提供了更加稳定的基础。对学生学科缺失值处理数据集进行时间序列平滑处理，生成学生学科时间趋势数据集。时间序列平滑处理的引入，使得数据中潜在的随机波动被有效消除，从而更好地揭示出学科学习质量的潜在趋势和规律。这不仅有助于教育工作者识别学生学习情况的长期变化，还能够为制定有针对性的教学干预措施提供依据。进一步对学生学科时间趋势数据集进行数据标准化处理，生成学科学习质量预处理数据集，这一步骤的核心在于消除不同量纲对分析结果的影响，确保后续分析能够在统一的标准下进行。数据标准化不仅提高了分析结果的可比性，还为采用各种机器学习和统计模型奠定了坚实基础，使得模型的训练和验证更加高效和准确。
13、优选的，步骤s2包括以下步骤：
14、步骤s21：根据预设的回归分析模型对学科学习质量预处理数据集进行影响因素筛选，生成学科影响力相关因子，其中学科影响力因子包括学生个人信息、学习行为数据、学习动机、学业期待数据和考试成绩数据；
15、步骤s22：根据学习动机进行数据量化处理，得到学习动机数据；将学习行为数据和学习动机数据进行直角坐标区间映射，生成学科影响力坐标数据；利用华氏组合区间分析法对学科影响力坐标数据进行直角坐标系构建，生成华氏组合区间二维图；基于华氏组合区间二维图进行深度区间分析，生成华氏学科组合区间数据；
16、步骤s23：基于学生个人信息对华氏学科组合区间数据进行学科质量策略生成，生成学生学科学习质量策略，其中学生学科学习质量策略包括高学业期待-成绩针对策略、中学业期待-成绩针对策略和低学业期待-成绩针对策略。
17、本专利技术通过基于预设的回归分析模型对学科学习质量预处理数据集进行影响因素筛选，生成学科影响力相关因子，涵盖学生个人信息、学习行为数据、学习动机、学业期待数据和考试成绩数据。这一过程确保了所选因子能够全面反映学生学习过程中的多维特征，使得后续分析更具代表性与科学性。通过对学习动机进行数据量化处理，得到了可用于后续分析的学习动机数据。这一环节的关键在于将抽象的学习动机转化为可量化的指标，从而为数据分析提供了更加坚实的基础。将学习行为数据与学习动机数据进行直角坐标区间映射，生成学科影响力坐标数据，这一过程不仅促进了不同数据维度间的有效结合，也使得后续的华氏组合区间分析法能够在更具逻辑性和系统性的框架下进行。原创的华氏组合本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S21包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，基于华氏组合区间二维图进行深度区间分析，包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：
10.一种基于学生数据溯源的信息分析系统，其
...【技术特征摘要】
1.一种基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，步骤s21包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于学生数据溯源的信息分析方法，其特征在于，基于华氏组合区间二维图进行深度区间分析，包括以下步骤：
6.根据权利要求3所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈启山，莫雷，陈彩琦，陈俊，郑海燕，黎光明，左璜，
申请(专利权)人：华南师范大学，
类型：发明
国别省市：
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