[发明专利]一种基于Attention深度学习模型的学生辍课预测方法

摘要

本发明公开了一种基于Attention深度学习模型的学生辍课预测方法，包括对行为记录进行编码和时间窗口化分处理，生成多个时间片行为向量矩阵；基于CNN网络改进的卷积层对多个时间片行为向量矩阵进行处理得到多个具有局部关联关系的特征向量矩阵；基于BI‑GRU模型对多个具有局部关联关系的特征向量矩阵进行时序特性的特征提取，生成多个具有时间序列关系的行为特征向量矩阵；基于Attention机制对各时刻隐层特征赋予不同的权值，将不同时刻的隐层状态与权重进行加权求和，生成行为特征表示向量，并输入分类层，通过Sigmoid函数进行预测，得到预测结果。通过考虑到学生学习行为之间的关系和不同行为特征对于辍课预测的影响程度实现预测，提高辍课预测的精准度。