Uni-LSDPM-基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會話退出預(yù)測模型

Uni-LSDPM_基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會話退出預(yù)測模型Uni-LSDPM：基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會話退出預(yù)測模型

摘要：隨著在線學(xué)習(xí)平臺的普及，準(zhǔn)確預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)會話退出時間對于推動個性化學(xué)習(xí)過程和提供有效的學(xué)習(xí)建議具有重要意義。本文提出了一種基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會話退出預(yù)測模型（Uni-LSDPM），該模型通過學(xué)習(xí)學(xué)生的行為數(shù)據(jù)和特征表示，能夠在學(xué)習(xí)過程中及時準(zhǔn)確地預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)會話退出時間，提高學(xué)習(xí)平臺的用戶體驗(yàn)和效果。

1.引言

在線學(xué)習(xí)平臺的快速發(fā)展使得學(xué)習(xí)變得更加靈活和個性化。然而，學(xué)生的學(xué)習(xí)行為具有多樣性和動態(tài)性，準(zhǔn)確預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)會話退出時間成為一個具有挑戰(zhàn)性的問題。學(xué)生提前退出學(xué)習(xí)會話可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果下降，因此在學(xué)習(xí)過程中及時預(yù)測學(xué)生的退出時間能夠提供個性化的學(xué)習(xí)建議并改善學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。

2.相關(guān)工作

過去的研究主要關(guān)注學(xué)生的學(xué)習(xí)行為建模和學(xué)習(xí)會話的預(yù)測。對于學(xué)習(xí)行為建模，研究者通常采用基于時間的方法分析學(xué)生的行為軌跡，例如課程瀏覽時間、作業(yè)提交時間等。對于學(xué)習(xí)會話的預(yù)測，常用的方法包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法和基于推薦系統(tǒng)的方法。然而，這些方法通常采用離線訓(xùn)練和靜態(tài)特征表示，忽略了學(xué)習(xí)過程中學(xué)生行為的動態(tài)變化。

3.模型設(shè)計

本文提出的Uni-LSDPM模型通過預(yù)訓(xùn)練的方式學(xué)習(xí)學(xué)生的特征表示，并結(jié)合在線學(xué)習(xí)過程中學(xué)生的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)會話退出時間的預(yù)測。模型主要包括以下幾個步驟：

3.1預(yù)訓(xùn)練階段

為了學(xué)習(xí)學(xué)生的特征表示，我們采用了預(yù)訓(xùn)練的Transformer模型。首先，將學(xué)生的歷史行為數(shù)據(jù)編碼成向量表示，然后通過Transformer模型進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，預(yù)測學(xué)生下一個時間步的行為，最后將預(yù)測的結(jié)果與真實(shí)的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，通過反向傳播調(diào)整模型參數(shù)。

3.2在線學(xué)習(xí)階段

在學(xué)習(xí)過程中，我們根據(jù)當(dāng)前學(xué)生的行為數(shù)據(jù)和預(yù)訓(xùn)練階段得到的特征表示，通過多層感知機(jī)（MLP）模型預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)會話退出時間。具體地，將學(xué)生的歷史行為轉(zhuǎn)化為特征表示，傳入MLP模型，輸出學(xué)生的退出時間概率分布。

4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計與結(jié)果分析

為了評估Uni-LSDPM模型的效果，我們基于真實(shí)的在線學(xué)習(xí)平臺數(shù)據(jù)集進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Uni-LSDPM模型相比于傳統(tǒng)的離線訓(xùn)練模型，在學(xué)習(xí)會話退出時間的預(yù)測上具有更高的準(zhǔn)確性和更好的泛化能力。同時，我們對比了不同預(yù)訓(xùn)練模型的效果，發(fā)現(xiàn)基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型在學(xué)習(xí)會話退出時間預(yù)測上表現(xiàn)出優(yōu)勢。

5.結(jié)論與展望

本文提出了一種基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會話退出預(yù)測模型（Uni-LSDPM），通過學(xué)習(xí)學(xué)生的行為數(shù)據(jù)和特征表示，在學(xué)習(xí)過程中及時準(zhǔn)確地預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)會話退出時間。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Uni-LSDPM模型具有較高的準(zhǔn)確性和泛化能力。未來的研究方向可以考慮進(jìn)一步優(yōu)化預(yù)訓(xùn)練模型和引入其他學(xué)習(xí)場景的數(shù)據(jù)，改進(jìn)學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)和推薦效果本文提出的基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會話退出預(yù)測模型（Uni-LSDPM）在學(xué)習(xí)會話退出時間的預(yù)測上具有較高的準(zhǔn)確性和泛化能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的離線訓(xùn)練模型，Uni-LSDPM模型能夠更好地適應(yīng)學(xué)生的實(shí)時行為數(shù)據(jù)，并在學(xué)習(xí)過程中準(zhǔn)確地預(yù)測學(xué)生的退出時間。同時，對比不同預(yù)訓(xùn)練模型的效果發(fā)現(xiàn)，基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型表現(xiàn)出了優(yōu)勢。未來的研究可以進(jìn)一步優(yōu)