Uni-LSDPM-基于預(yù)訓(xùn)練的統(tǒng)一在線學(xué)習(xí)會(huì)話退出預(yù)測(cè)模型

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

摘要：隨著在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的普及，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)間對(duì)于推動(dòng)個(gè)性化學(xué)習(xí)過(guò)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(huì)話退出預(yù)測(cè)模型（Uni-LSDPM），該模型通過(guò)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(guò)程中及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)間，提高學(xué)習(xí)平臺(tái)的用戶(hù)體驗(yàn)和效果。

1.引言

在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的快速發(fā)展使得學(xué)習(xí)變得更加靈活和個(gè)性化。然而，學(xué)生的學(xué)習(xí)行為具有多樣性和動(dòng)態(tài)性，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)間成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題。學(xué)生提前退出學(xué)習(xí)會(huì)話可能導(dǎo)致學(xué)習(xí)效果下降，因此在學(xué)習(xí)過(guò)程中及時(shí)預(yù)測(cè)學(xué)生的退出時(shí)間能夠提供個(gè)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(guò)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(huì)話的預(yù)測(cè)。對(duì)于學(xué)習(xí)行為建模，研究者通常采用基于時(shí)間的方法分析學(xué)生的行為軌跡，例如課程瀏覽時(shí)間、作業(yè)提交時(shí)間等。對(duì)于學(xué)習(xí)會(huì)話的預(yù)測(cè)，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(guò)程中學(xué)生行為的動(dòng)態(tài)變化。

3.模型設(shè)計(jì)

本文提出的Uni-LSDPM模型通過(guò)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(guò)程中學(xué)生的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)間的預(yù)測(cè)。模型主要包括以下幾個(gè)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(guò)Transformer模型進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)學(xué)生下一個(gè)時(shí)間步的行為，最后將預(yù)測(cè)的結(jié)果與真實(shí)的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)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(guò)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(guò)多層感知機(jī)（MLP）模型預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)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(shí)間概率分布。

4.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析

為了評(píng)估Uni-LSDPM模型的效果，我們基于真實(shí)的在線學(xué)習(xí)平臺(tái)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(huì)話退出時(shí)間的預(yù)測(cè)上具有更高的準(zhǔn)確性和更好的泛化能力。同時(shí)，我們對(duì)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(huì)話退出時(shí)間預(yù)測(cè)上表現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。

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(huì)話退出預(yù)測(cè)模型（Uni-LSDPM），通過(guò)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(guò)程中及時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)學(xué)生的學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)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(lái)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(chǎng)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(huì)話退出預(yù)測(cè)模型（Uni-LSDPM）在學(xué)習(xí)會(huì)話退出時(shí)間的預(yù)測(cè)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(shí)行為數(shù)據(jù)，并在學(xué)習(xí)過(guò)程中準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)學(xué)生的退出時(shí)間。同時(shí)，對(duì)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(shì)。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)