Uni-LSDPM_基于預訓練的統一在線學習會話退出預測模型Uni-LSDPM：基于預訓練的統一在線學習會話退出預測模型

摘要：隨著在線學習平臺的普及，準確預測學生的學習會話退出時間對于推動個性化學習過程和提供有效的學習建議具有重要意義。本文提出了一種基于預訓練的統一在線學習會話退出預測模型（Uni-LSDPM），該模型通過學習學生的行為數據和特征表示，能夠在學習過程中及時準確地預測學生的學習會話退出時間，提高學習平臺的用戶體驗和效果。

1.引言

在線學習平臺的快速發展使得學習變得更加靈活和個性化。然而，學生的學習行為具有多樣性和動態性，準確預測學生的學習會話退出時間成為一個具有挑戰性的問題。學生提前退出學習會話可能導致學習效果下降，因此在學習過程中及時預測學生的退出時間能夠提供個性化的學習建議并改善學生的學習體驗。

2.相關工作

過去的研究主要關注學生的學習行為建模和學習會話的預測。對于學習行為建模，研究者通常采用基于時間的方法分析學生的行為軌跡，例如課程瀏覽時間、作業提交時間等。對于學習會話的預測，常用的方法包括基于機器學習的方法和基于推薦系統的方法。然而，這些方法通常采用離線訓練和靜態特征表示，忽略了學習過程中學生行為的動態變化。

3.模型設計

本文提出的Uni-LSDPM模型通過預訓練的方式學習學生的特征表示，并結合在線學習過程中學生的行為數據進行學習會話退出時間的預測。模型主要包括以下幾個步驟：

3.1預訓練階段

為了學習學生的特征表示，我們采用了預訓練的Transformer模型。首先，將學生的歷史行為數據編碼成向量表示，然后通過Transformer模型進行自監督學習，預測學生下一個時間步的行為，最后將預測的結果與真實的行為數據進行對比，通過反向傳播調整模型參數。

3.2在線學習階段

在學習過程中，我們根據當前學生的行為數據和預訓練階段得到的特征表示，通過多層感知機（MLP）模型預測學生的學習會話退出時間。具體地，將學生的歷史行為轉化為特征表示，傳入MLP模型，輸出學生的退出時間概率分布。

4.實驗設計與結果分析

為了評估Uni-LSDPM模型的效果，我們基于真實的在線學習平臺數據集進行了一系列實驗。實驗結果表明，Uni-LSDPM模型相比于傳統的離線訓練模型，在學習會話退出時間的預測上具有更高的準確性和更好的泛化能力。同時，我們對比了不同預訓練模型的效果，發現基于Transformer的預訓練模型在學習會話退出時間預測上表現出優勢。

5.結論與展望

本文提出了一種基于預訓練的統一在線學習會話退出預測模型（Uni-LSDPM），通過學習學生的行為數據和特征表示，在學習過程中及時準確地預測學生的學習會話退出時間。實驗結果表明，Uni-LSDPM模型具有較高的準確性和泛化能力。未來的研究方向可以考慮進一步優化預訓練模型和引入其他學習場景的數據，改進學生的學習體驗和推薦效果本文提出的基于預訓練的統一在線學習會話退出預測模型（Uni-LSDPM）在學習會話退出時間的預測上具有較高的準確性和泛化能力。實驗結果表明，相比傳統的離線訓練模型，Uni-LSDPM模型能夠更好地適應學生的實時行為數據，并在學習過程中準確地預測學生的退出時間。同時，對比不同預訓練模型的效果發現，基于Transformer的預訓練模型表現出了優勢。未來的研究可以進一步優