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龙图腾网获悉北京印刷学院申请的专利学情演变分析方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114595916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111410000.5，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权学情演变分析方法、装置、电子设备及存储介质是由孙德志;李震宇;游福成;李桐;胡满设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本学情演变分析方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种学情演变分析方法、装置、电子设备及存储介质。学情演变分析方法，包括：获取平台的用户数据集，根据所述用户数据集中的学习所得以及学习目标，确定学习者学习效果即时评分；获取所有学习者有效选课信息，根据所述有效选课信息以及所述学习效果即时评分，确定动态关系网络；获取所述动态关系网络中的聚类特性社区结构，根据所述聚类特性社区结构确定学情演变情况。通过学习效果即时评分确定的动态网络确定学情演变情况，能够有效掌握开放式线上课程的学情演变规律，从而即时掌握平台所有用户的学情情况，对于教育者即时评估教学质量、把控教学方向以及课程推荐、学情预警等应用上起到了重要作用。

本发明授权学情演变分析方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种学情演变分析方法，包括： 获取平台的用户数据集，根据所述用户数据集中的学习所得以及学习目标，确定学习者学习效果即时评分；其中所述学习目标包括：目标时间段内观看完整视频，所述学习所得包括：特定时间段内观看时长、学习次数评分；根据所述用户数据集中的学习所得以及学习目标，确定学习者学习效果即时评分包括： 步骤1，首先设某一特定时间段为T，T被划分为s个不同时间片T=t1,t2,…,ts，时间片间隔周期为σ；设课程c在某时间片时刻共包括n个视频，所有视频总时长表示为；设学习者注册课程时间为，其在[ta，tb]时间段内观看视频时长表示为，其中；设学习者观看第i个视频的观看次数为m，每次视频的观看时间为，则学习者观看第i个视频的平均时长为； 步骤2，计算学习者视频学习次数，[ta，tb]时间段内共有个时间片，则学习者在每个时间片上的平均学习次数为； 步骤3，计算学习者对第i个视频的完成比率为，则学习者在T内视频平均完成比率为；课程完成比率为； 步骤4，计算每一段视频完成的比例占所有完成视频的比率，其向量表示为，其中越接近均匀分布，知识转换率越高； 步骤5，记满足均匀分布的为向量，转化率k被定义为与的余弦相似度：； 步骤6，学习者在时间片tb的即时评分为，其中，为每个时间片上的平均学习次数，为课程完成比率，为转化率，为特定时间段内视频的平均完成比率；则学习者在时间段T内不同时间片上的即时评分可表示为； 获取所有学习者有效选课信息，根据所述有效选课信息以及所述学习效果即时评分，确定动态关系网络； 获取所述动态关系网络中的聚类特性社区结构，根据所述聚类特性社区结构确定学情演变情况；其中包括：根据所述聚类特性社区结构对所述动态关系网络中的节点进行检测和调整，并采用如下所示的重叠社区模块度Qe评价社区检测的质量： 其中，m为网络中的边数，C为社区，Aij为邻接矩阵A中的元素，若节点i,j有边，则Aij＝1，否则Aij＝0，Ci表示节点i所属社区，Cj表示节点j所属社区，若节点i，j属于相同社区则δCi,Cj＝1，否则δCi,Cj＝0，Oi、Oj是包含节点i、j的社区数目，d为即时评分； 对所述动态关系网络的合理度进行检测，以确定学情演变情况；其中包括： 通过派系过滤算法对所述动态关系网络的社区结构进行检测和调整，包括：对所述动态关系网络的社区结构进行检测，得到所述动态关系网络中子图的社区分布情况；根据所述子图的大小对所述子图顺序进行调整；对调整后的所述子图进行归并，并将归并后的所述子图分配到社区，以得到调整后的所述社区结构； 对于调整后的所述社区结构中的每一个社区，构建该社区对应的演化序列； 从所述社区结构中确定目标社区，将与所述目标社区相邻的社区确定为相邻社区； 将所述目标社区对应的演化序列与所述相邻社区对应的演化序列比对，确定所述目标社区的社区演化形态； 根据所述社区演化形态，确定学情演变情况；其中所述社区演化形态包括：社区出现、社区生长、社区萎缩、社区合并、社区分裂以及社区消失。

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