本发明公开了一种基于卷积神经网络的学习过程序列数据图像化方法，能够通过采集学生学习视频的动作序列数据，经过清洗后，利用卷积神经网络将动作序列转换成单个视频的特征矩阵，并根据视频长度和知识点的重要性计算特征块的权重，拼接成完整的特征矩阵。最后，根据需求将特征矩阵转换为单通道或三通道图片输出。本发明的方法可以提高学生的学习效率，帮助教师更好地了解学生的学习情况。同时，该方法还可以为教师提供有价值的参考，以便针对学生的具体学习情况进行个性化的教学。