摘要
本发明公开了一种基于个性化联邦学习的跨学科学生成绩预测方法，包括：收集大量学生多个学科的历史成绩数据和个人信息数据并进行处理，得到样本数据集，其中，所述样本数据集的标签为与需要预测课程成绩分数对应的评分等级；使用强化学习对样本数据集中的历史成绩进行筛选，选择出最优预测因子集合；构建基于深度学习的学生成绩预测模型，并结合个性化联邦学习策略，对所述学生成绩预测模型进行训练和测试，得到训练好的学生成绩预测模型；使用训练好的学生成绩预测模型对学生需要预测的课程进行分类，得到对应的预测结果。该基于个性化联邦学习的跨学科学生成绩预测方法能够高效准确地预测学生成绩。
