About Course
学生行为分析通过收集和分析学生的学习数据，了解其学习习惯、兴趣、优势和不足。
分析目标：评估学习效果，生成个性化学习方案。
一、数据收集：
- 学习数据：考试成绩、作业完成情况、课堂参与度等。
- 行为数据：在线学习平台登录频率、学习时长、资源访问记录等。
- 情感数据：通过问卷或面部识别分析学习情绪。
二、分析方法：
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描述性分析：总结学生的学习行为，如平均学习时长。
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预测性分析：通过历史数据预测未来表现，如成绩趋势。
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诊断性分析：找出学习问题的根源，如知识点掌握情况。
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聚类分析：将学生分组，识别不同学习模式。
三、分析工具：
- TensorFlow（学习路径推荐）
- Power BI（学情数据可视化）
- upyter Notebook（教育数据分析）
Course Content
一、TensorFlow 基础
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1、机器学习与推荐系统简介。
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2、TensorFlow 环境搭建与基础操作（张量、变量、计算图）
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3、Python 基础回顾（NumPy、Pandas）
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4、示例：用 TensorFlow 实现简单的线性回归。
二、推荐系统入门
三、神经网络与推荐
四、序列推荐与学习路径
五、模型优化与评估
六、进阶与应用
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