基于联邦学习的跨区域考生能力基准建模系统及方法

本发明公开了基于联邦学习的跨区域考生能力基准建模系统及方法，涉及教育测评技术领域，包括以下步骤：对小样本区域的全部考生能力得分执行Z标准化操作，获得零均值单位方差的标准化序列，并记录原始均值与标准差；基于标准化序列构建概率密度曲线，计算该序列的四分位间距、偏度、峰度以及上下5%尾部区间的尾部密度占比，并将统计量组成多维异常特征向量。本发明通过Z标准化、多维异常特征提取、冲击值构建及动态权重调控，有效识别并抑制小样本极端区域对联邦模型的干扰，提升模型在异质数据下的稳定性与泛化能力，增强跨区域能力评估的公正性与可信度，助力教育公平分析与个性化教学策略制定。