本發(fā)明屬于個性化學習技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種動態(tài)知識掌握建模方法、建模系統(tǒng)、存儲介質(zhì)及處理終端，構(gòu)建學習過程中影響學習者知識掌握狀態(tài)及表現(xiàn)的學習資源畫像指標和學習者畫像指標；從在線學習平臺中采集包含相應的學習者行為數(shù)據(jù)以及數(shù)字學習資源特征的數(shù)據(jù)集；對構(gòu)建的學習資源畫像指標和學習者畫像指標進行學習者信息融合量化處理，得到淺層學習特征；利用堆疊自編碼器對得到的淺層學習特征進行深度表征及融合，構(gòu)建深度學習者特征；構(gòu)建基于記憶與遺忘因素結(jié)合的動態(tài)知識掌握模型。本發(fā)明有利于提高學習者表現(xiàn)的預測精度，也為動態(tài)知識掌握建模領(lǐng)域發(fā)展提供了新的思路，助力該領(lǐng)域發(fā)展。