传统的成绩预测方法没有严格区分学生学习行为的时序性和非时序性，因此提出学习行为分类融合的方法，首先根据学习行为特点划分为周学习特征和学期学习特征两大类，分别构建LSTM网络和MLP网络，两个网络融合后成为新模型的输入，最终实现学生学习成绩预测。将融合方法和传统预测方法进行对比，实验结果表明融合模型在预测准确度和F1值更高。
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