CN117829434A - 一种涉及学生画像的处理方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
一种涉及学生画像的处理方法、装置及电子设备，涉及数据处理的技术领域。在该方法中，获取目标学生的学生画像；采用预设分析模型按照预设维度对学生画像进行分析，得到各个预设维度对应的分数，预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度；获取第一维度分数，第一维度为多个预设维度中的任意一个预设维度，第一维度分数为第一维度对应的分数；计算第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，预设第一维度分数阈值根据多个学生在第一维度的平均分数确定；根据差值，确定针对目标学生的调整策略。本申请提供的技术方案，便于对学生画像进行评估的同时，还能够根据调整策略对学生进行指导和建议。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理的技术领域，具体涉及一种涉及学生画像的处理方法、装置及电子设备。
背景技术
为了可以更准确地了解学生的需求，优化教育资源配置，提供更符合学生需求的课程和学习资源，教育机构通常需要对学生画像进行评估。
在传统的评估体系中，学生的表现通常仅通过学业成绩来衡量。这种单一维度的评估方式无法全面反映学生的综合素质和能力，导致学生无法发现自己除学业成绩外的其他优势和不足。同时，由于缺乏针对性的指导和建议，学生难以在各个方面得到有效的提升。
因此，急需一种涉及学生画像的处理方法、装置及电子设备。
发明内容
本申请提供了一种涉及学生画像的处理方法、装置及电子设备，便于对学生画像进行评估的同时，还能够根据调整策略对学生进行指导和建议。
在本申请的第一方面提供了一种涉及学生画像的处理方法，所述方法包括：获取目标学生的学生画像，所述学生画像包括所述目标学生针对在线课程的学习数据、针对实践项目的实践数据以及针对健身运动的运动数据；采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，所述预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度；获取第一维度分数，第一维度为多个所述预设维度中的任意一个预设维度，所述第一维度分数为所述第一维度对应的分数；计算所述第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，所述预设第一维度分数阈值根据多个学生在所述第一维度的平均分数确定；根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，所述调整策略用于辅助所述目标学生针对所述在线课程、所述实践项目以及所述健身运动进行调整。
通过采用上述技术方案，通过收集在线课程学习、实践项目参与以及健身运动等多方面的数据，可以更全面地了解学生的特点和表现。这种多维度的评估方式可以帮助学生发现自己的优势和不足，为未来的发展提供指导。采用预设分析模型对收集到的学生画像数据进行处理，可以按照预设维度进行科学分析。这种方法能够得到各个预设维度的分数，为进一步的分析和比较提供依据。根据学生的第一维度分数与预设阈值的差值，可以制定针对学生的个性化调整策略。这种策略可以帮助学生更好地规划自己的发展方向，提供有针对性的建议和指导，促进学生提升自己的各方面能力。这种方法不仅可以用于评估学生的学习和运动表现，还可以用于指导学生的实践项目。通过灵活调整评估维度和阈值，可以满足不同领域的需求，为学生提供更加全面和个性化的指导。通过收集和分析学生的多维度数据，可以动态监测学生的发展状况。这种方式有助于及时发现学生的问题和不足，并提供及时的干预和帮助，促进学生的持续进步。因此，不再从传统的单一维度进行学生画像评估，解决了不利于对学生画像进行评估的问题的同时，还能够根据调整策略对学生进行指导和建议。
可选地，所述采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，具体采用如下计算方式：
；
其中，TS为所述预设维度对应的分数，ωi为所述预设维度中第i个考核标准对应的权重，n为所述预设维度对应的多个考核标准的数量，dj为所述目标学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的分数，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个所述学生获得的分数均值，φj为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个所述学生获得的分数标准差值，m为第i个考核标准对应的多次考核的数量。
通过采用上述技术方案，通过为每个考核标准分配不同的权重，这种方法能够根据各个考核标准的重要程度进行加权计算。这样可以更准确地反映学生在各个维度的表现，避免因考核标准不均衡而导致评估结果的偏差。该计算方式不仅考虑了学生在单次考核中的表现，还考虑了多次考核的平均值和标准差值。这能够更准确地反映学生的稳定性和波动情况，为进一步的个性化调整策略提供更全面的数据支持。由于考虑了多次考核的数据，这种方法能够动态地监测学生的表现，及时发现学生的进步和不足。通过对比不同时间段的数据，教师可以更准确地评估学生的发展状况，并提供有针对性的建议和指导。通过将学生的分数与多个学生的平均分数和标准差值进行比较，该方法进行了标准化处理。这样可以消除不同考核批次之间的差异，使得不同时间、不同考核批次的数据具有可比性，提高了评估的准确性和可靠性。通过计算每个预设维度的分数，学生可以获得更个性化的反馈。他们可以了解自己在各个维度的优势和不足，从而更有针对性地进行自我提升。这种反馈方式有助于激发学生的积极性和主动性，促进学生的全面发展。
可选地，所述获取目标学生的学生画像，具体包括：获取所述第一维度对应的多个考核标准；获取第一考核标准对应的多次考核，所述第一考核标准为多个所述考核标准中的任意一个考核标准；获取第一考核对应的考核分数，所述第一考核为多次所述考核中的任意一次考核，所述考核分数为所述学习数据、所述实践数据以及所述运动数据中的任意一个。
通过采用上述技术方案，获取第一维度对应的多个考核标准，使得评估更加精细和全面。这种方法能够更好地了解学生在各个考核标准中的表现，为后续的个性化调整策略提供更准确的数据支持。通过获取第一考核标准对应的多次考核，可以动态跟踪学生在一段时间内的表现。这种方法有助于发现学生的进步和不足，及时调整教学策略，促进学生的发展。学生画像不仅包括学习数据，还考虑了实践项目和运动数据等多个方面。这种全面的评估方式能够更好地反映学生的综合素质和能力，为学生提供更准确的反馈和建议。通过获取第一考核对应的考核分数，学生可以了解自己在各个考核中的表现。这种个性化的反馈方式有助于学生发现自己的优势和不足，激发学生的学习积极性和主动性。由于考虑了多个考核标准和多次考核，这种方法具有很高的灵活性。教师可以根据学生的表现和需求，灵活调整评估方式和维度，更好地满足学生的个性化发展需求。
可选地，所述根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，具体包括：当所述第一维度为在线课程维度时，比较所述差值与预设学习差值阈值之间的大小关系，所述预设学习差值阈值为所述在线课程维度对应的阈值；若所述差值小于所述预设学习差值阈值，则生成第一学习调整策略，所述第一学习调整策略用于监督所述目标学生加强对所述在线课程维度的学习；若所述差值大于或等于所述预设学习差值阈值，则生成第二学习调整策略，所述第二学习调整策略用于鼓励所述目标学生坚持对所述在线课程维度的学习。
通过采用上述技术方案，通过比较差值与预设阈值的大小关系，可以针对学生的具体情况制定相应的调整策略。当差值小于预设阈值时，说明学生表现良好但仍有提升空间，此时生成的学习调整策略可以强调监督和巩固；而当差值大于或等于预设阈值时，说明学生在该维度上已经表现不错，应鼓励其继续保持并寻求进一步突破。该方法不仅关注学生的不足，也重视学生的优点和进步。对于表现不佳的学生，给予适当的监督和引导，而对于表现优秀的学生，则通过鼓励来促进其持续进步。这种平衡的策略有助于激发学生的积极性和自信心，促进其全面发展。由于学生处于不断发展的过程中，其表现和需求也会发生变化。通过定期比较差值与预设阈值，教师可以及时发现学生的进步或退步，从而动态调整调整策略，确保学生始终处于最佳的发展状态。每个学生都有自己的特点和需求，因此需要个性化的指导。这种方法允许教师根据学生的具体情况制定针对性的调整策略，满足学生的个性化发展需求。这种个性化指导有助于更好地挖掘学生的潜力，促使其在各个维度上都能取得优异的表现。预设阈值可以根据实际情况进行调整，以适应不同学生的需求和情境。这使得该方法具有很高的灵活性和适应性，教师可以根据实际情况进行阈值的设定和调整，确保调整策略始终与学生的发展需求保持一致。
可选地，所述根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，具体包括：当所述第一维度为实践项目维度时，比较所述差值与预设实践差值阈值之间的大小关系，所述预设实践差值阈值为所述实践项目维度对应的阈值；若所述差值小于所述预设实践差值阈值，则生成第一实践调整策略，所述第一实践调整策略用于增加实践项目的数量；若所述差值大于或等于所述预设实践差值阈值，则生成第二实践调整策略，所述第二实践调整策略用于提高实践项目的质量。
通过采用上述技术方案，根据学生在实践项目维度上的表现，通过比较差值与预设阈值的大小关系，制定针对性的实践调整策略。这种策略可以更好地满足学生的个性化需求，促进其实践能力的提升。如果差值小于预设实践差值阈值，生成的第一实践调整策略将注重增加实践项目的数量。这种方式有助于学生通过更多的实践经验积累，提高对理论知识的理解和应用能力。而当差值大于或等于预设阈值时，生成的第二实践调整策略将强调提高实践项目的质量。这种策略有助于学生深入挖掘和拓展实践项目，培养其独立思考和解决问题的能力。通过数量和质量两个维度的调整策略，学生可以在实践项目中实现平衡发展。数量的增加有助于拓宽知识面和经验，而质量的提高则有助于深入挖掘和发挥个人潜力。这种平衡发展有助于学生全面提升自己的实践能力。通过定期比较差值与预设阈值，教师可以及时发现学生在实践项目中的问题或不足，并提供相应的调整策略。这种及时反馈有助于学生及时纠正偏差，提高实践项目的完成度和质量。
可选地，所述根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，具体包括：当所述第一维度为健身运动维度时，比较所述差值与预设运动差值阈值之间的大小关系，所述预设运动差值阈值为所述健身运动维度对应的阈值；若所述差值小于所述预设运动差值阈值，则生成第一运动调整策略，所述第一运动调整策略用于增加健身运动的种类和数量；若所述差值大于或等于所述预设运动差值阈值，则生成第二运动调整策略，所述第二运动调整策略用于提高健身运动的持续时间。
通过采用上述技术方案，通过比较差值与预设阈值的大小关系，教师可以更好地了解学生在健身运动维度上的表现，并制定针对性的调整策略。这种策略可以帮助学生更好地规划自己的健身运动，提高其身体素质和健康水平。当差值小于预设运动差值阈值时，生成的第一运动调整策略将注重增加健身运动的种类和数量。这种方式有助于学生尝试不同的运动方式，发现自己的兴趣和优势，提高健身运动的多样性和趣味性。当差值大于或等于预设阈值时，生成的第二运动调整策略将强调提高健身运动的持续时间。通过增加运动的持久性，学生可以更好地保持运动状态，提高运动效果，促进身体健康和塑形。通过种类、数量和持续时间三个维度的调整策略，学生可以在健身运动中实现平衡发展。多样化的运动有助于培养学生的兴趣和爱好，数量的增加可以积累更多的运动经验，而持续时间的提高则有助于提升运动效果和身体健康水平。健身运动是一项个性化很强的活动，每个学生都有自己的需求和偏好。通过比较差值与预设阈值，教师可以灵活地制定针对学生的调整策略，满足其个性化需求。这种灵活的调整方式有助于激发学生的积极性和主动性，促进其全面提升自己的身体素质和健康水平。
可选地，在所述获取目标学生的学生画像之前，所述方法还包括：向所述目标学生对应的用户设备发送数据获取请求；接收所述用户设备针对所述数据获取请求发送的授权信息；基于所述授权信息，确定获取所述目标学生的学生画像。
通过采用上述技术方案，通过向目标学生发送数据获取请求并获取授权信息，可以确保在获取学生画像之前获得学生的明确同意。这种做法保护了学生的隐私权，避免了未经授权的数据收集和滥用。通过发送数据获取请求并获得学生的授权，可以增强学生对数据收集过程的信任和参与度。当学生感受到自己的数据被尊重和重视时，他们更可能积极参与到相关的学习和活动中，从而提高数据的质量和可用性。通过基于授权信息确定获取学生画像，可以确保所收集的数据是经过学生同意的，并且具有更高的可靠性和可信度。这有助于避免数据篡改或虚假数据的产生，提高数据的准确性和可靠性。通过发送数据获取请求并获得学生的授权，可以为学生提供更加个性化的服务和体验。
在本申请的第二方面提供了一种涉及学生画像的处理装置，所述处理装置包括获取模块和处理模块，其中，所述获取模块，用于获取目标学生的学生画像，所述学生画像包括所述目标学生针对在线课程的学习数据、针对实践项目的实践数据以及针对健身运动的运动数据；所述处理模块，用于采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，所述预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度；所述处理模块，还用于获取第一维度分数，第一维度为多个所述预设维度中的任意一个预设维度，所述第一维度分数为所述第一维度对应的分数；所述处理模块，还用于计算所述第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，所述预设第一维度分数阈值根据多个学生在所述第一维度的平均分数确定；所述处理模块，还用于根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，所述调整策略用于辅助所述目标学生针对所述在线课程、所述实践项目以及所述健身运动进行调整。
在本申请的第三方面提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器、用户接口以及网络接口，所述存储器用于存储指令，所述用户接口和所述网络接口均用于给其他设备通信，所述处理器用于执行所述存储器中存储的指令，以使所述电子设备执行如上所述的方法。
在本申请的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如上所述的方法。
综上所述，本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1.通过收集在线课程学习、实践项目参与以及健身运动等多方面的数据，可以更全面地了解学生的特点和表现。这种多维度的评估方式可以帮助学生发现自己的优势和不足，为未来的发展提供指导。采用预设分析模型对收集到的学生画像数据进行处理，可以按照预设维度进行科学分析。这种方法能够得到各个预设维度的分数，为进一步的分析和比较提供依据。根据学生的第一维度分数与预设阈值的差值，可以制定针对学生的个性化调整策略。这种策略可以帮助学生更好地规划自己的发展方向，提供有针对性的建议和指导，促进学生提升自己的各方面能力。这种方法不仅可以用于评估学生的学习和运动表现，还可以用于指导学生的实践项目。通过灵活调整评估维度和阈值，可以满足不同领域的需求，为学生提供更加全面和个性化的指导。通过收集和分析学生的多维度数据，可以动态监测学生的发展状况。这种方式有助于及时发现学生的问题和不足，并提供及时的干预和帮助，促进学生的持续进步。因此，不再从传统的单一维度进行学生画像评估，解决了不利于对学生画像进行评估的问题的同时，还能够根据调整策略对学生进行指导和建议。
2.通过为每个考核标准分配不同的权重，这种方法能够根据各个考核标准的重要程度进行加权计算。这样可以更准确地反映学生在各个维度的表现，避免因考核标准不均衡而导致评估结果的偏差。该计算方式不仅考虑了学生在单次考核中的表现，还考虑了多次考核的平均值和标准差值。这能够更准确地反映学生的稳定性和波动情况，为进一步的个性化调整策略提供更全面的数据支持。由于考虑了多次考核的数据，这种方法能够动态地监测学生的表现，及时发现学生的进步和不足。通过对比不同时间段的数据，教师可以更准确地评估学生的发展状况，并提供有针对性的建议和指导。通过将学生的分数与多个学生的平均分数和标准差值进行比较，该方法进行了标准化处理。这样可以消除不同考核批次之间的差异，使得不同时间、不同考核批次的数据具有可比性，提高了评估的准确性和可靠性。通过计算每个预设维度的分数，学生可以获得更个性化的反馈。他们可以了解自己在各个维度的优势和不足，从而更有针对性地进行自我提升。这种反馈方式有助于激发学生的积极性和主动性，促进学生的全面发展。
3.通过种类、数量和持续时间三个维度的调整策略，学生可以在健身运动中实现平衡发展。多样化的运动有助于培养学生的兴趣和爱好，数量的增加可以积累更多的运动经验，而持续时间的提高则有助于提升运动效果和身体健康水平。健身运动是一项个性化很强的活动，每个学生都有自己的需求和偏好。通过比较差值与预设阈值，教师可以灵活地制定针对学生的调整策略，满足其个性化需求。这种灵活的调整方式有助于激发学生的积极性和主动性，促进其全面提升自己的身体素质和健康水平。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种涉及学生画像的处理方法的流程示意图。
图2为本申请实施例提供的一种学生画像中在线课程维度对应的举例示意图。
图3为本申请实施例提供的一种涉及学生画像的处理装置的模块示意图。
图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
附图标记说明：31、获取模块；32、处理模块；41、处理器；42、通信总线；43、用户接口；44、网络接口；45、存储器。
具体实施方式
为了使本领域的技术人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
在本申请实施例的描述中，“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
在本申请实施例的描述中，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。例如，多个系统是指两个或两个以上的系统，多个屏幕终端是指两个或两个以上的屏幕终端。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
为了能够更好地满足学生的需求，优化教育资源的配置，并提供更符合学生需求的课程和学习资源，教育机构需要进行深入的学生画像评估。
在传统的评估体系中，学生的表现往往仅通过学业成绩来衡量。然而，这种单一维度的评估方式存在明显的局限性。它仅仅关注了学生的知识掌握程度，而忽略了学生在其他方面的能力和素质。仅凭学业成绩进行评估阻碍了学生各方面的提升。如果学生只知道自己的学业成绩，而不知道自己在其他方面的优势和不足，他们将很难得到针对性的指导和建议。这将导致学生在成长过程中失去很多机会，无法全面提升自己的综合素质和能力。
由此，传统的单一维度评估方式不仅无法全面反映学生的综合素质和能力，还无法针对学生的成长和发展提供指导和建议。
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种涉及学生画像的处理方法，参照图1，图1为本申请实施例提供的一种涉及学生画像的处理方法的流程示意图。该涉及学生画像的处理方法应用于服务器，包括步骤S110至步骤S150，上述步骤如下：
S110、获取目标学生的学生画像，学生画像包括目标学生针对在线课程的学习数据、针对实践项目的实践数据以及针对健身运动的运动数据。
具体地，服务器获取目标学生的学生画像，表示一个或多个服务器正在收集、整理和分析关于某个特定学生的信息，以形成一个全面的“画像”，这个学生画像代表了该学生在多个方面的表现和情况。其中，学生画像的一部分是关于该学生在在线课程上的学习情况，例如，完成的课程数量、在线测试和作业的成绩等；一部分是学生在实践项目中的表现，例如，项目完成度、实践成果、团队合作能力等；一部分数据记录了学生的健身运动情况，如运动频率、持续时间、运动类型等。参照图2，图2为本申请实施例提供的一种学生画像中在线课程维度对应的举例示意图。其中，该图展示了针对学生在线课程维度，对学生的课程完成数量a、日常随堂测验b、课后作业成绩c、课堂互动情况d、学生学习态度e以及学习时长f方向的分数分布。
举例来说，假设有一个名为小明的学生，以下是关于小明的学生画像的一个简化的例子。在线课程的学习数据：小明完成了5门在线课程，平均成绩为90分。他的学习进度显示他对课程内容有很好的理解。实践项目的实践数据：小明在团队中表现良好，能够有效地与团队成员合作，并且他的项目贡献得到了导师的高度评价。健身运动的运动数据：小明每周进行3次健身运动，每次持续1小时。他的运动类型主要是跑步和游泳，显示他有一个健康的运动习惯。结合这些数据，可以形成一个全面的小明的学生画像，这个画像能够反映他在学习、实践和健身运动三个维度的情况，帮助了解他的综合表现和能力。
在一种可能的实施方式中，获取目标学生的学生画像，具体包括：获取第一维度对应的多个考核标准；获取第一考核标准对应的多次考核，第一考核标准为多个考核标准中的任意一个考核标准；获取第一考核对应的考核分数，第一考核为多次考核中的任意一次考核，考核分数为学习数据、实践数据以及运动数据中的任意一个。
具体地，服务器获取第一维度对应的多个考核标准，意味着首先要确定要评估的维度，即在线课程、实践项目以及健身运动，并找出与该维度相关的多个考核标准，这些考核标准用于衡量学生在该维度上的表现。每个维度均对应有多个考核标准，例如，在线课程维度对应的考核标准包括日常随堂测验、每日考勤以及课上互动情况等；实践项目维度对应的考核标准包括实践项目数量、实践项目质量以及项目获奖情况等；健身运动维度对应的考核标准包括健身运动频率、健身运动种类以及健身运动效果等。其中，上述考核标准不作限定，而上述各个考核标准均对应有考核分数以及考核次数。在确定了考核标准后，服务器需要收集与该标准相关的多次考核数据。例如，如果一个考核标准是“在线课程完成度”，那么可能有多门在线课程，每门课程都有自己的完成度考核。在收集了与某一特定考核相关的数据后，需要获取该考核的具体分数，这个分数可以用来量化学生在该考核中的表现。
举例来说，假设要评估一个学生的在线课程学习情况，可以按照以下步骤获取其学生画像：首先确定在线课程的考核标准，例如，完成度、在线测试成绩、在线讨论参与度等。再收集与各考核标准相关的考核数据，例如，学生完成了哪些在线课程，每门课程的完成度是多少，他在在线测试中的得分如何，他参与在线讨论的频率和贡献如何等。最后，获取各考核的分数，例如，如果一个学生在一门在线课程中获得了90分，那么这个分数就是这门课程完成度考核的分数。
S120、采用预设分析模型按照预设维度对学生画像进行分析，得到各个预设维度对应的分数，预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度。
具体地，服务器采用预设分析模型，这意味着服务器使用一个预先定义好的模型或算法来进行分析。这个模型是经过验证和确定的，以确保分析的准确性和可靠性。在分析过程中，服务器会根据预设的维度，如在线课程、实践项目和健身运动，来分解和分析学生画像，每个维度都有自己的分析方法和标准。通过分析，服务器会为每个预设维度生成一个分数。这些分数可以用来量化学生在各个维度上的表现和进步情况。
举例来说，假设要评估一个学生的综合能力，包括在线课程、实践项目和健身运动三个维度。可以按照以下步骤进行分析：对于在线课程维度，可以分析学生的学习进度、成绩分布等；对于实践项目维度，可以评估项目的完成度、团队合作能力等；对于健身运动维度，可以关注运动频率、持续时间等。根据分析结果，为每个维度计算一个分数。例如，在线课程维度得分可能是85分，实践项目维度得分是92分，健身运动维度得分是78分。
在一种可能的实施方式中，采用预设分析模型按照预设维度对学生画像进行分析，得到各个预设维度对应的分数，具体采用如下计算方式：
；
其中，TS为预设维度对应的分数，ωi为预设维度中第i个考核标准对应的权重，n为预设维度对应的多个考核标准的数量，dj为目标学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的分数，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数均值，φj为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数标准差值，m为第i个考核标准对应的多次考核的数量。
具体地，上述公式是用来计算某个预设维度对应的考核分数。它结合了多个考核标准和考核次数，通过特定的权重和指数函数来计算最终得分。公式的分子部分首先进行内层求和，引用了指数函数表达式评估目标学生针对预设维度中第i个考核标准的综合评分。选择非线性函数来评估学生的综合表现时，需要考虑使用能够强调特定表现区域的函数。而指数函数的结果，即目标学生相对于其他学生的差别，会随着自己的分数的提高而急剧增长，对于中高分区域的小幅提升给予较大的奖励，适用于学生重视表现较好的情况。如果需要强调低分区域的进步更有意义，则需要采用相应的对数函数，因为对数函数的结果，即目标学生相对于其他学生的差别，随着分数提高，增长速率减慢。具体公式如下：
；
其中，TS为预设维度对应的分数，ωi为预设维度中第i个考核标准对应的权重，n为预设维度对应的考核标准数量，dj为目标学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的分数，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数均值，m为第i个考核标准对应考核数量。
其中，分子部分在内层求和的基础上进行外层求和，将每个考核标准的加权得分总和累加起来。并结合分母部分的归一化因子（所有考核标准权重的乘积），用于确保最终得分的范围合理，同时确保了不同学生或不同考核标准之间得分的可比性。
上述预设维度对应的分数的计算公式在计算过程中充分考虑了每个考核标准的重要性和每次考核的具体得分，通过指数函数强调了与平均值的差异。该公式适用于本申请中较为复杂的评分系统，对于其中每个考核标准对应的权重，需要根据具体情况来调整权重的具体数值，以体现每个考核标准对总评分的影响。例如目标学生的平时作业成绩考核标准较为重要，则增加平时作业成绩考核标准对应的权重值。
对于上述预设维度对应的分数的计算公式中，针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数均值的计算公式如下：
；
其中，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数均值，N为多个学生的数量，dk为第k个学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的评分。
对于运用指数函数的预设维度对应的分数的计算公式中，针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数标准差值的计算公式如下：
；
其中，Φj为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数标准差值，dk为第k个学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的评分，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数均值。
S130、获取第一维度分数，第一维度为多个预设维度中的任意一个预设维度，第一维度分数为第一维度对应的分数。
具体地，服务器执行一个操作，以获得特定维度的分数。这个“第一维度”可以是多个预设维度中的一个，例如，如果预设维度包括在线课程、实践项目和健身运动，那么第一维度可以是任何这些中的一个。服务器获取的分数是对应于“第一维度”的分数。例如，如果第一维度是“在线课程”，那么第一维度分数就是学生在这一维度上的分数。通过获取特定维度的分数，我们可以更具体地了解学生在某一特定方面的能力和表现，从而为学生提供更有针对性的反馈和建议。
S140、计算第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，预设第一维度分数阈值根据多个学生在第一维度的平均分数确定。
具体地，服务器执行一个计算，以获得学生在某一维度上的分数与预设阈值之间的差异。这个差值可以用来衡量学生的表现是否达到了预设的标准或期望。预设阈值是基于过去或当前多个学生在同一维度上的平均分数来设定的。这个平均分数可以作为一个标准或基准，用于评估单个学生的表现。
举例来说，假设有一个班级，其中包含10名学生，教师想要评估这些学生在“在线课程”这一维度上的表现。首先，计算这10名学生在“在线课程”维度上的平均分数，假设为80分。然后，将这个平均分数80分设定为“在线课程”维度的预设阈值。接下来，服务器会计算每名学生在该维度上的分数与这个预设阈值之间的差值。例如，如果某个学生的分数是85分，那么差值就是5分；如果另一个学生的分数是78分，那么差值就是-2分。最后，根据这些差值，服务器可以进一步分析学生的表现，并制定相应的调整策略。例如，对于差值为正的学生，可能需要提高学习要求或增加学习内容；对于差值为负的学生，可能需要提供额外的辅导或资源支持。
S150、根据差值，确定针对目标学生的调整策略，调整策略用于辅助目标学生针对在线课程、实践项目以及健身运动进行调整。
具体地，基于之前计算的差值，即学生在某一维度上的分数与预设阈值之间的差异，服务器会制定一个或多个调整策略，以帮助学生改进在特定维度上的表现。这些调整策略旨在为学生提供指导和支持，帮助他们更好地应对在线课程学习、实践项目参与和健身运动活动。通过调整，学生可以改进自己的表现，提高相应维度上的能力。
举例来说，假设有一个学生小明，他在“在线课程”维度上的分数为80分，而预设阈值为85分，差值为-5分，即低于阈值。根据这个差值，服务器可以为小明制定以下调整策略：在线课程维度，建议小明加强时间管理，提高学习效率，确保跟上课程进度，此外，鼓励他参与在线讨论，增加与同学和教师的互动，以提高学习效果；实践项目维度，建议小明加强团队合作和沟通技巧，提高项目参与度和贡献度，同时，鼓励他主动寻求反馈，及时调整项目方向和进度；健身运动维度，建议小明增加运动频率和持续时间，提高身体素质和耐力，建议他制定一个合理的运动计划，并坚持执行。通过这些调整策略，可以作为指导原则，辅助小明进行自我调整和改进。
由此，通过收集在线课程学习、实践项目参与以及健身运动等多方面的数据，可以更全面地了解学生的特点和表现。这种多维度的评估方式可以帮助学生发现自己的优势和不足，为未来的发展提供指导。采用预设分析模型对收集到的学生画像数据进行处理，可以按照预设维度进行科学分析。这种方法能够得到各个预设维度的分数，为进一步的分析和比较提供依据。根据学生的第一维度分数与预设阈值的差值，可以制定针对学生的个性化调整策略。这种策略可以帮助学生更好地规划自己的发展方向，提供有针对性的建议和指导，促进学生提升自己的各方面能力。这种方法不仅可以用于评估学生的学习和运动表现，还可以用于指导学生的实践项目。通过灵活调整评估维度和阈值，可以满足不同领域的需求，为学生提供更加全面和个性化的指导。通过收集和分析学生的多维度数据，可以动态监测学生的发展状况。这种方式有助于及时发现学生的问题和不足，并提供及时的干预和帮助，促进学生的持续进步。因此，不再从传统的单一维度进行学生画像评估，解决了不利于对学生画像进行评估的问题的同时，还能够根据调整策略对学生进行指导和建议。
在一种可能的实施方式中，根据差值，确定针对目标学生的调整策略，具体包括：当第一维度为在线课程维度时，比较差值与预设学习差值阈值之间的大小关系，预设学习差值阈值为在线课程维度对应的阈值；若差值小于预设学习差值阈值，则生成第一学习调整策略，第一学习调整策略用于监督目标学生加强对在线课程维度的学习；若差值大于或等于预设学习差值阈值，则生成第二学习调整策略，第二学习调整策略用于鼓励目标学生坚持对在线课程维度的学习。
具体地，服务器会对比学生在在线课程维度上的分数与预设阈值之间的差值，与另一个预设的“学习差值阈值”进行比较。这个“学习差值阈值”是专门针对在线课程维度的，用于进一步细化调整策略的制定。当差值低于学习差值阈值，服务器会生成一个“第一学习调整策略”。这个策略主要用于监督学生加强对在线课程的学习，可能包括定期提醒、监督学习进度、提供额外的学习资源等。当差值不小于学习差值阈值，服务器会生成一个“第二学习调整策略”。这个策略主要用于鼓励学生坚持对在线课程的学习，可能包括提供激励机制、给予额外的学习支持和辅导、鼓励参与学习小组等。
举例来说，假设小明在“在线课程”维度上的分数为78分，预设阈值为85分，差值为-7分；预设的学习差值阈值为-5分。由于小明的差值为-7分，低于预设的学习差值阈值-5分，所以服务器会生成一个学习调整策略。例如，为小明提供一个定制的学习计划，定期提醒他跟进课程进度，并为他提供额外的学习资料和辅导。
在一种可能的实施方式中，根据差值，确定针对目标学生的调整策略，具体包括：当第一维度为实践项目维度时，比较差值与预设实践差值阈值之间的大小关系，预设实践差值阈值为实践项目维度对应的阈值；若差值小于预设实践差值阈值，则生成第一实践调整策略，第一实践调整策略用于增加实践项目的数量；若差值大于或等于预设实践差值阈值，则生成第二实践调整策略，第二实践调整策略用于提高实践项目的质量。
具体地，服务器还会对比学生在实践项目维度上的分数与预设阈值之间的差值，与另一个预设的“实践差值阈值”进行比较。这个“实践差值阈值”是专门针对实践项目维度的，用于进一步细化调整策略的制定。当差值低于实践差值阈值，服务器会生成一个“第一实践调整策略”。这个策略主要用于增加学生的实践项目数量，可能包括鼓励学生参与更多的实践活动、提供更多的实践机会等。若差值大于或等于预设实践差值阈值，服务器会生成一个“第二实践调整策略”。这个策略主要用于提高实践项目的质量，可能包括提供更具体的指导、加强项目管理、提高团队协作等。
举例来说，假设小华在“实践项目”维度上的分数为70分，预设阈值为80分，差值为-10分；预设的实践差值阈值为-8分。由于小华的差值为-10分，低于预设的实践差值阈值-8分，所以服务器会生成一个实践调整策略。例如，建议小华参加更多的实践活动，寻找更多的实践机会，以增加他的实践经验。这样的调整策略旨在帮助小华意识到他在实践项目方面的不足，并为其提供具体的指导和支持，以提高他的实践能力。通过这种方式，学生可以更好地应对实践挑战，提高实践项目的质量和效果。
在一种可能的实施方式中，根据差值，确定针对目标学生的调整策略，具体包括：当第一维度为健身运动维度时，比较差值与预设运动差值阈值之间的大小关系，预设运动差值阈值为健身运动维度对应的阈值；若差值小于预设运动差值阈值，则生成第一运动调整策略，第一运动调整策略用于增加健身运动的种类和数量；若差值大于或等于预设运动差值阈值，则生成第二运动调整策略，第二运动调整策略用于提高健身运动的持续时间。
具体地，服务器还会对比学生在健身运动维度上的分数与预设阈值之间的差值，与另一个预设的“运动差值阈值”进行比较。这个“运动差值阈值”是专门针对健身运动维度的，用于进一步细化调整策略的制定。当差值低于运动差值阈值，服务器会生成一个“第一运动调整策略”。这个策略主要用于增加健身运动的种类和数量，可能包括建议学生尝试不同的运动方式、增加每周的运动次数等。若差值大于或等于预设运动差值阈值，服务器会生成一个“第二运动调整策略”。这个策略主要用于提高健身运动的持续时间，可能包括鼓励学生增加每次运动的时间、制定更具体的运动计划等。
举例来说，假设小亮在“健身运动”维度上的分数为60分，预设阈值为75分，差值为-15分；预设的运动差值阈值为-10分。比较差值与预设运动差值阈值：由于小亮的差值为-15分，低于预设的运动差值阈值-10分，所以服务器会生成一个运动调整策略。例如，建议小亮尝试新的健身运动方式，如瑜伽或游泳，并确保每周至少进行三次健身运动。这样的调整策略旨在帮助小亮意识到他在健身运动方面的不足，并为其提供具体的指导和支持，以提高他的健康水平。通过这种方式，学生可以更好地应对健身挑战，提高健身运动的参与度和效果。
在一种可能的实施方式中，在获取目标学生的学生画像之前，方法还包括：向目标学生对应的用户设备发送数据获取请求；接收用户设备针对数据获取请求发送的授权信息；基于授权信息，确定获取目标学生的学生画像。
具体地，服务器会向目标学生使用的用户设备发送一个数据获取请求。这个请求是为了请求获取与目标学生相关的数据或信息。用户设备在接收到数据获取请求后，会返回一个授权信息。这个授权信息通常用于确认设备持有者是否同意提供数据，以及可能的权限级别或其他相关的授权细节。服务器会根据收到的授权信息来决定是否继续获取目标学生的学生画像。如果授权成功，服务器将基于这些授权信息来进一步处理和构建学生的画像。其中，用户设备的类型包括但不限于：安卓（Android）系统设备、苹果公司开发的移动操作系统（iOS）设备、个人计算机（PC）、全球局域网（World Wide Web，web）设备、虚拟现实（Virtual Reality，VR）设备、增强现实(Augmented Reality，AR)设备等设备。在本申请实施例中，用户设备优选为手机。
举例来说，假设服务器想要获取名为小明的学生画像。在获取画像之前，会经历以下步骤：服务器会向小明使用的手机发送一个数据获取请求，请求获取小明的相关数据，如学习进度、成绩、参与的活动等。小明在手机接收到请求后，会看到一个提示要求他授权。他可以选择“同意”或“拒绝”。如果选择“同意”，手机会返回一个授权成功的信息给服务器。一旦收到小明的授权信息，服务器会继续处理并构建小明的画像。如果授权被拒绝，服务器将不会继续处理小明的画像。通过这种方式，可以确保在获取和使用学生数据时遵循用户的意愿和隐私权保护原则，同时确保数据的合法性和安全性。
在一种可能的实施方式中，在采用预设分析模型按照预设维度对学生画像进行分析，得到各个预设维度对应的分数之前，训练预设分析模型；训练预设分析模型，具体包括：获取训练信息，训练信息包括考核标准对应的权重和预设维度对应的分数；将训练信息输入至神经网络中进行训练，得到第一训练结果；将第一训练结果与训练信息进行叠加与标准化处理后，得到第二训练结果；将第二训练结果输入至神经网络中进行处理，得到第三训练结果；将第三训练结果与第二训练结果进行叠加与标准化处理，直至输出训练信息相似度矩阵，训练信息相似度矩阵满足预设逻辑回归条件。
具体地，在训练过程中，多次采用了叠加与标准化处理步骤。这种处理有助于确保训练数据的稳定性和一致性，防止因为数据的剧烈变化而对神经网络的训练产生负面影响。通过将第二训练结果再次输入至神经网络中进行处理，然后与第三训练结果进行叠加与标准化处理。这种多轮训练的方法有助于逐步提高神经网络的性能，使其能够更好地拟合训练数据。这种方法能够自动地根据输入的训练信息调整神经网络的权重和参数，使其能够更好地适应不同的数据分布和特征。通过将考核标准对应的权重和预设维度对应的分数作为训练信息，这种方法能够自动地确定每个维度和考核标准的重要性，并根据这些重要性调整神经网络的权重和参数。通过多次叠加与标准化处理以及多轮训练，这种方法有助于避免过拟合现象，提高模型的泛化能力。
本申请还提供了一种涉及学生画像的处理装置，参照图3，图3为本申请实施例提供的一种涉及学生画像的处理装置的模块示意图。该处理装置为服务器，服务器包括获取模块31和处理模块32，其中，获取模块31获取目标学生的学生画像，学生画像包括目标学生针对在线课程的学习数据、针对实践项目的实践数据以及针对健身运动的运动数据；处理模块32采用预设分析模型按照预设维度对学生画像进行分析，得到各个预设维度对应的分数，预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度；获取模块31获取第一维度分数，第一维度为多个预设维度中的任意一个预设维度，第一维度分数为第一维度对应的分数；处理模块32计算第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，预设第一维度分数阈值根据多个学生在第一维度的平均分数确定；处理模块32根据差值，确定针对目标学生的调整策略，调整策略用于辅助目标学生针对在线课程、实践项目以及健身运动进行调整。
在一种可能的实施方式中，采用预设分析模型按照预设维度对学生画像进行分析，得到各个预设维度对应的分数，具体采用如下计算方式：
；
其中，TS为预设维度对应的分数，ωi为预设维度中第i个考核标准对应的权重，n为预设维度对应的多个考核标准的数量，dj为目标学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的分数，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数均值，φj为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个学生获得的分数标准差值，m为第i个考核标准对应的多次考核的数量。
在一种可能的实施方式中，获取目标学生的学生画像，具体包括：获取模块31获取第一维度对应的多个考核标准；获取模块31获取第一考核标准对应的多次考核，第一考核标准为多个考核标准中的任意一个考核标准；获取模块31获取第一考核对应的考核分数，第一考核为多次考核中的任意一次考核，考核分数为学习数据、实践数据以及运动数据中的任意一个。
在一种可能的实施方式中，处理模块32根据差值，确定针对目标学生的调整策略，具体包括：当第一维度为在线课程维度时，处理模块32比较差值与预设学习差值阈值之间的大小关系，预设学习差值阈值为在线课程维度对应的阈值；若差值小于预设学习差值阈值，则处理模块32生成第一学习调整策略，第一学习调整策略用于监督目标学生加强对在线课程维度的学习；若差值大于或等于预设学习差值阈值，则处理模块32生成第二学习调整策略，第二学习调整策略用于鼓励目标学生坚持对在线课程维度的学习。
在一种可能的实施方式中，处理模块32根据差值，确定针对目标学生的调整策略，具体包括：当第一维度为实践项目维度时，处理模块32比较差值与预设实践差值阈值之间的大小关系，预设实践差值阈值为实践项目维度对应的阈值；若差值小于预设实践差值阈值，则处理模块32生成第一实践调整策略，第一实践调整策略用于增加实践项目的数量；若差值大于或等于预设实践差值阈值，则处理模块32生成第二实践调整策略，第二实践调整策略用于提高实践项目的质量。
在一种可能的实施方式中，处理模块32根据差值，确定针对目标学生的调整策略，具体包括：当第一维度为健身运动维度时，处理模块32比较差值与预设运动差值阈值之间的大小关系，预设运动差值阈值为健身运动维度对应的阈值；若差值小于预设运动差值阈值，则处理模块32生成第一运动调整策略，第一运动调整策略用于增加健身运动的种类和数量；若差值大于或等于预设运动差值阈值，则处理模块32生成第二运动调整策略，第二运动调整策略用于提高健身运动的持续时间。
在一种可能的实施方式中，在获取目标学生的学生画像之前，还包括：处理模块32向目标学生对应的用户设备发送数据获取请求；获取模块31接收用户设备针对数据获取请求发送的授权信息；处理模块32基于授权信息，确定获取目标学生的学生画像。
需要说明的是：上述实施例提供的装置在实现其功能时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将设备的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的装置和方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
本申请还提供了一种电子设备，参照图4，图4为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。电子设备可以包括：至少一个处理器41，至少一个网络接口44，用户接口43，存储器45，至少一个通信总线42。
其中，通信总线42用于实现这些组件之间的连接通信。
其中，用户接口43可以包括显示屏（Display）、摄像头（Camera），可选用户接口43还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口44可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。
其中，处理器41可以包括一个或者多个处理核心。处理器41利用各种接口和线路连接整个服务器内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器45内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器45内的数据，执行服务器的各种功能和处理数据。可选的，处理器41可以采用数字信号处理（Digital Signal Processing，DSP）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）、可编程逻辑阵列（Programmable Logic Array，PLA）中的至少一种硬件形式来实现。处理器41可集成中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）、图像处理器（Graphics Processing Unit，GPU）和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器41中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器45可以包括随机存储器（Random Access Memory，RAM），也可以包括只读存储器（Read-Only Memory）。可选的，该存储器45包括非瞬时性计算机可读介质（non-transitory computer-readable storage medium）。存储器45可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器45可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及的数据等。存储器45可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器41的存储装置。如图4所示，作为一种计算机存储介质的存储器45中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及一种涉及学生画像的处理方法的应用程序。
在图4所示的电子设备中，用户接口43主要用于为用户提供输入的接口，获取用户输入的数据；而处理器41可以用于调用存储器45中存储一种涉及学生画像的处理方法的应用程序，当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个的方法。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有指令。当由一个或多个处理器执行时，使得电子设备执行如上述实施例中一个或多个所述的方法。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置，可通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些服务接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其他的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述者，仅为本公开的示例性实施例，不能以此限定本公开的范围。即但凡依本公开教导所作的等效变化与修饰，皆仍属本公开涵盖的范围内。本领域技术人员在考虑说明书公开后，将容易想到本公开的其他实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未记载的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的范围和精神由权利要求限定。
Claims (9)
1.一种涉及学生画像的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标学生的学生画像，所述学生画像包括所述目标学生针对在线课程的学习数据、针对实践项目的实践数据以及针对健身运动的运动数据；
采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，所述预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度；
获取第一维度分数，第一维度为多个所述预设维度中的任意一个预设维度，所述第一维度分数为所述第一维度对应的分数；
计算所述第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，所述预设第一维度分数阈值根据多个学生在所述第一维度的平均分数确定；
根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，所述调整策略用于辅助所述目标学生针对所述在线课程、所述实践项目以及所述健身运动进行调整；
所述采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，具体采用如下计算方式：
；
其中，TS为所述预设维度对应的分数，ωi为所述预设维度中第i个考核标准对应的权重，n为所述预设维度对应的多个考核标准的数量，dj为所述目标学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的分数，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个所述学生获得的分数均值，φj为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个所述学生获得的分数标准差值，m为第i个考核标准对应的多次考核的数量。
2.根据权利要求1所述的涉及学生画像的处理方法，其特征在于，所述获取目标学生的学生画像，具体包括：
获取所述第一维度对应的多个考核标准；
获取第一考核标准对应的多次考核，所述第一考核标准为多个所述考核标准中的任意一个考核标准；
获取第一考核对应的考核分数，所述第一考核为多次所述考核中的任意一次考核，所述考核分数为所述学习数据、所述实践数据以及所述运动数据中的任意一个。
3.根据权利要求1所述的涉及学生画像的处理方法，其特征在于，所述根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，具体包括：
当所述第一维度为在线课程维度时，比较所述差值与预设学习差值阈值之间的大小关系，所述预设学习差值阈值为所述在线课程维度对应的阈值；
若所述差值小于所述预设学习差值阈值，则生成第一学习调整策略，所述第一学习调整策略用于监督所述目标学生加强对所述在线课程维度的学习；
若所述差值大于或等于所述预设学习差值阈值，则生成第二学习调整策略，所述第二学习调整策略用于鼓励所述目标学生坚持对所述在线课程维度的学习。
4.根据权利要求1所述的涉及学生画像的处理方法，其特征在于，所述根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，具体包括：
当所述第一维度为实践项目维度时，比较所述差值与预设实践差值阈值之间的大小关系，所述预设实践差值阈值为所述实践项目维度对应的阈值；
若所述差值小于所述预设实践差值阈值，则生成第一实践调整策略，所述第一实践调整策略用于增加实践项目的数量；
若所述差值大于或等于所述预设实践差值阈值，则生成第二实践调整策略，所述第二实践调整策略用于提高实践项目的质量。
5.根据权利要求1所述的涉及学生画像的处理方法，其特征在于，所述根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，具体包括：
当所述第一维度为健身运动维度时，比较所述差值与预设运动差值阈值之间的大小关系，所述预设运动差值阈值为所述健身运动维度对应的阈值；
若所述差值小于所述预设运动差值阈值，则生成第一运动调整策略，所述第一运动调整策略用于增加健身运动的种类和数量；
若所述差值大于或等于所述预设运动差值阈值，则生成第二运动调整策略，所述第二运动调整策略用于提高健身运动的持续时间。
6.根据权利要求1所述的涉及学生画像的处理方法，其特征在于，在所述获取目标学生的学生画像之前，所述方法还包括：
向所述目标学生对应的用户设备发送数据获取请求；
接收所述用户设备针对所述数据获取请求发送的授权信息；
基于所述授权信息，确定获取所述目标学生的学生画像。
7.一种涉及学生画像的处理装置，其特征在于，所述处理装置包括获取模块(31)和处理模块(32)，其中，
所述获取模块(31)，用于获取目标学生的学生画像，所述学生画像包括所述目标学生针对在线课程的学习数据、针对实践项目的实践数据以及针对健身运动的运动数据；
所述处理模块(32)，用于采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，所述预设维度包括在线课程维度、实践项目维度以及健身运动维度；
所述处理模块(32)，还用于获取第一维度分数，第一维度为多个所述预设维度中的任意一个预设维度，所述第一维度分数为所述第一维度对应的分数；
所述处理模块(32)，还用于计算所述第一维度分数与预设第一维度分数阈值之间的差值，所述预设第一维度分数阈值根据多个学生在所述第一维度的平均分数确定；
所述处理模块(32)，还用于根据所述差值，确定针对所述目标学生的调整策略，所述调整策略用于辅助所述目标学生针对所述在线课程、所述实践项目以及所述健身运动进行调整；
所述处理模块(32)，还用于所述采用预设分析模型按照预设维度对所述学生画像进行分析，得到各个所述预设维度对应的分数，具体采用如下计算方式：
；
其中，TS为所述预设维度对应的分数，ωi为所述预设维度中第i个考核标准对应的权重，n为所述预设维度对应的多个考核标准的数量，dj为所述目标学生针对第i个考核标准，在第j次考核中获得的分数，d0为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个所述学生获得的分数均值，φj为针对第i个考核标准，在第j次考核中多个所述学生获得的分数标准差值，m为第i个考核标准对应的多次考核的数量。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器(41)、存储器(45)、用户接口(43)以及网络接口(44)，所述存储器(45)用于存储指令，所述用户接口(43)和所述网络接口(44)均用于给其他设备通信，所述处理器(41)用于执行所述存储器(45)中存储的指令，以使所述电子设备执行如权利要求1至6任意一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1至6任意一项所述的方法。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109255028A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-01-22 | 西安交通大学 | 基于教学评价数据可信度的教学质量综合评价方法 |
| CN112396316A (zh) * | 2020-11-17 | 2021-02-23 | 南宁职业技术学院 | 一种教师教学考核评价系统 |
| CN114066098A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-02-18 | 海信集团控股股份有限公司 | 学习任务的完成时长的预估方法及设备 |
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-
2024
- 2024-03-04 CN CN202410241870.1A patent/CN117829434A/zh active Pending
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