[发明专利]基于大数据的学生行为预警分析方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的学生行为预警分析方法，其特征在于，包括：

建立学生行为数据库，并通过终端采集或人工输入方式填写学生行为数据库数据信息；

记录学生行为的告警参数，并将学生行为的告警信息输入学生行为告警数据库；

实时更新学生行为数据库和学生行为告警数据库，对学生行为数据库和学生行为告警数据库的学生行为数据和学生行为告警数据进行预测；

根据学生行为告警数据库预测的学生行为告警数据设定学生行为数据预警参数阈值；

比对学生行为数据库的预测学生行为数据与学生行为数据预警参数阈值，并发出告警。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立学生行为数据库，并通过终端采集或人工输入方式填写学生行为数据库数据信息包括：

设置学生行为数据库的数据采集项目内容，并建立学生行为数据库架构；

设置多个远程采集终端设备，自动监控学生行为数据，并对学生行为数据进行解析，将数据填入相应学生行为数据库的数据采集项目；

设置多个学生行为人工采集终端，将人工采集学生行为数据录入学生行为数据库；

多个采集终端自动更新学生行为数据库的采集数据内容，并将所有采集终端采集的学生行为数据上传至总服务器。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置多个远程采集终端设备，自动监控学生行为数据，并对学生行为数据进行解析，将数据填入相应学生行为数据库的数据采集项目包括：

部署远程采集终端设备，并将远程采集终端设备与总服务器联网，远程采集终端设备实时上传采集到的学生行为数据；

远程采集终端设备按照设定时间频率采集所述区域内学生行为数据，包括动作图像数据、话音数据、生理参数数据、行为动作数据；

将采集的学生行为数据进行解析，获取学生行为数据库相应数据采集项目的数据，并对采集的数据进行量化；

将解析数据自动填入学生行为数据库，并更新。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置多个学生行为人工采集终端，将人工采集学生行为数据录入学生行为数据库包括：

设置人工采集终端的录入位置和数据采集人员；

数据采集人员按照分工，采集相应数据采集项目的数据，并对采集的数据进行量化；

数据采集人员手动方式将采集的学生行为数据录入人工采集终端，并将相应数据填入相应数据采集项目，并更新学生行为数据库。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述记录学生行为的告警参数，并将学生行为的告警信息输入学生行为告警数据库包括：

根据学生行为的日常行为告警情况，设置学生行为告警数据库的数据采集项目内容，并建立学生行为告警数据库架构；

人工记录学生日常行为的告警情况，由专家将告警情况进行量化；

把量化后的学生日常行为告警情况导入学生行为告警数据库；

多样采集学生日常行为告警的样本信息，并实时更新学生日常行为告警数据库数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时更新学生行为数据库和学生行为告警数据库，对学生行为数据库和学生行为告警数据库的学生行为数据和学生行为告警数据进行预测包括：

由专家根据学生行为告警数据库中更新的数据进行分析，生成学生行为告警的预测数据；

根据概率加权算法，由学生行为数据库预测学生行为趋势，并计算学生行为数据库中各项目的预测数据；

比较学生行为的预测数据和学生行为告警的预测数据，对学生行为进行预警；

更新学生行为数据库的项目数据，调整学生行为预警趋势。