针对学生学习质量持续跟踪并支持个性化评价问题，文章研究基于用户画像技术的评价方法.从技术角度出发，主要讨论了用户画像数据的采集、数据的处理、画像模型的构建等技术，在此基础上讨论了学生学习趋势的预测应用.综合利用多源异构数据，对学生用户进行个性化建模，实现了数据驱动的学习质量评价，因此，本研究对提高学生学习质量具有一定的实用价值.
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