基于符号图卷积网络的在线学习行为早期预警模型

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摘要：在在线教育快速发展的背景下，依托学习者行为数据实现高效的预警成为研究焦点。传统学习预警模型多依赖统计特征与序列分析，导致学习者间潜在关系结构难以有效捕捉，从而制约了预警的准确性和时效性。针对这一问题，该研究构建了一个符号图卷积网络（SGCN） 驱动的在线学习行为预警框架，对在线学习行为进行建模分析，构建表征行为相似度的符号关系图，设计 SGCN 模型以整合正负向关系数据，深度解析复杂行为模式特征，并采用模拟数据集开展实验，对模型的效能进行检验。（剩余12063字）

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