forked from Open-CT/openbrain
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#### 过程性数据处理
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使用过程性数据补充结果性数据中缺失的结束时间，以此可以重新进行结果性数据分析中的学生作答时长分析部分
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- split.py - 从系统抓取的全部原始数据中分割出属于各答卷的部分
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- get_stoptime_a.py - 使用过程性数据中补充a卷结果性数据中缺失的结束时间
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- get_stoptime_z.py - 使用过程性数据中补充z卷结果性数据中缺失的结束时间
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- statistic_time.py - 重新进行作答时长统计
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从原始过程性数据中构造出学生的个性化特征指标数据集，对每位学生作答每页具体题目均给出6项特征值
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- preprocess_processdata_A.py - 预处理原始过程性数据，增加对每个数据记录的特征标记
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- getcharacter_processdata_A.py - 分析已完成预处理的过程性数据，得到学生个性化特征指标数据集
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#### 特征值
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##### Time：在每个页面上停留时间
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- 仅考虑所有“有效停留”的时间总和，“有效停留”定义为在该页面上停留时间长于1秒
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- 目前只能对每个页面的用时进行区别，在少数情况下，一个页面上会放置多个题目，但此时学生很可能不按顺序作答题目，因此放弃处理，只分析学生在每个页面上停留的时间（其他特征值同理）
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- 划分每道题目用时的代码逻辑：
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- 新增两列page，page_time，在每页结束行的对应行（即每个page结束后第一个page改变行）标注该page的使用时长
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- 若改变了用户id或task_name，则当前时间设为starttime（即第一道题的开始时间）
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- 若改变了page且page!=1，即page != old_page and page!=1，则当前时间设为old_page的stoptime，和记录的starttime进行运算，记录old_page加到page列中，记录时间差加到page_time列中
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##### Repeat：作答完成每个页面后，返回该页面查看的次数
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- 指除正常按顺序查看本页面之外，学生在作答其他页面的题目时，可能希望重新查看该页面作为参考，每次回到本页面视为一次返回
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- 因为答题系统不能跳跃查看题目，如作答第5页面时希望参考第3页面，这就需要在4页面上短暂停留，但这一访问4页面的动作其实是无意义的，因此在分析时在页面的停留时间大于1秒才视为1次有效的返回停留
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- 可以根据上一步得到的page和pagetime列直接处理得到
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##### Revise：在每个页面上修改次数
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- 对选择题：修改答案（容易得到）
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- 对填空题：将一个连续删除序列视为一次修改（不容易得到，因为是逐行读取数据，这其实需要3行数据）
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- 增加edit列，标注每行是否是修改动作，对该列统计得到
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##### Before：进入每个页面，到第一次作答的时间
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- 定位每页的第一次修改和上一个动作的时间差
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- 增加before列，在每页的第一次修改行、写入该行和上一行的时间差，取该列的值得到
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##### After：第一次完成每个页面作答，到离开页面的时间
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- 答题系统的设计逻辑是：只有完成前一页题目，才能进入下一页题目，因此首次进入每页题目的前一个动作，必定是前一页题目的完成动作。
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- 定位某页的第一次进入和上一个动作的时间差
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- 增加after列，在每页的第一次进入行、写入该行和上一行的时间差，取该列的值得到
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##### AR：作答完成每个页面后，返回该页面修改的次数
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- 答题系统的设计逻辑是：只有完成前一页题目，才能进入下一页题目，因此首次进入每页题目的前一个动作，必定是前一页题目的完成动作。
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- 直接取每行对应的page（非page列）判断得到完成后返回的行，取和前文得到的edit列的交集
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- 增加AR列，对该列统计得到
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- 修改总次数 = 完成后修改次数 + 完成前修改次数
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- 判断完成后返回行、第一次进入的动作可同时进行 |