基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文(通用3篇)
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文 篇一
在现代教育系统中，学生成绩的预测和预警对于学校和教育机构来说非常重要。通过对学生的学习行为和成绩数据进行挖掘和分析，可以帮助学校及时发现学生潜在的学习问题，并采取相应的措施来提高学生的学习成绩和学习动力。因此，本文将针对学生成绩预警模型进行研究，探索如何通过数据挖掘技术来实现学生成绩的预测和预警。
首先，本文将介绍学生成绩预测和预警的背景和意义。学生成绩的预测和预警可以帮助学校及时了解学生的学习状态和学习进展，从而更好地指导学生的学习活动和教学安排。此外，学生成绩的预测和预警还可以帮助学校提前发现学生的学习问题，采取相应的干预措施，从而提高学生的学习成绩和学业发展。
接着，本文将介绍学生成绩预测和预警的研究方法和技术。数据挖掘技术在学生成绩预测和预警中具有重要的应用价值。通过对学生的历史学习行为和成绩数据进行挖掘和分析，可以建立学生成绩预测模型，并利用该模型来预测学生未来的学习成绩。同时，通过对学生成绩数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以发现学生成绩的潜在规律和关联性，从而帮助学校及时发现学生的学习问题和风险。
然后，本文将介绍学生成绩预测和预警的实际应用案例。通过对学生成绩预测和预警模型的实际应用，可以评估该模型的有效性和实用性。同时，本文还将讨论学生成绩预测和预警模型的优缺点，以及可能存在的改进空间和挑战。
最后，本文将总结学生成绩预测和预警模型的研究成果和启示，并提出未来研究的方向和建议。通过对学生成绩预测和预警模型进行研究，可以为学校和教育机构提供有效的决策支持，帮助他们更好地管理和指导学生的学习活动和学业发展。同时，本文的研究成果也可以为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文 篇二
学生成绩的预测和预警是教育领域中一个重要的研究方向。通过对学生的学习行为和成绩数据进行挖掘和分析，可以帮助学校及时发现学生的学习问题和潜在风险，并采取相应的措施来提高学生的学习成绩和学业发展。因此，本文将研究基于数据挖掘的学生成绩预警模型，探索如何利用数据挖掘技术来实现学生成绩的预测和预警。
首先，本文将介绍学生成绩预测和预警的背景和意义。学生成绩的预测和预警对于学校和教育机构来说非常重要。通过对学生的学习行为和成绩数据进行挖掘和分析，可以及时了解学生的学习状态和学习进展，从而更好地指导学生的学习活动和教学安排。此外，学生成绩的预测和预警还可以帮助学校提前发现学生的学习问题，采取相应的干预措施，从而提高学生的学习成绩和学业发展。
接着，本文将介绍学生成绩预测和预警的研究方法和技术。数据挖掘技术在学生成绩预测和预警中具有广泛的应用价值。通过对学生的历史学习行为和成绩数据进行挖掘和分析，可以建立学生成绩预测模型，并利用该模型来预测学生未来的学习成绩。同时，通过对学生成绩数据进行聚类分析和关联规则挖掘，可以发现学生成绩的潜在规律和关联性，从而帮助学校及时发现学生的学习问题和风险。
然后，本文将介绍学生成绩预测和预警的实际应用案例。通过对学生成绩预测和预警模型的实际应用，可以评估该模型的有效性和实用性。同时，本文还将讨论学生成绩预测和预警模型的优缺点，以及可能存在的改进空间和挑战。
最后，本文将总结学生成绩预测和预警模型的研究成果和启示，并提出未来研究的方向和建议。通过对学生成绩预测和预警模型进行研究，可以为学校和教育机构提供有效的决策支持，帮助他们更好地管理和指导学生的学习活动和学业发展。同时，本文的研究成果也可以为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文 篇三
基于数据挖掘的学生成绩预警模型研究论文
摘要：本文通过分析得出学业预警的难点在于成绩预警，然后提出了基于数据挖掘技术的成绩预警模型，并对该模型进行了详细说明。
关键词：数据挖据；成绩预警；模型研究
在我国高校扩招的大背景下，高等教育已不再是精英教育，越来越多的高中生得到进入高校学习的机会。随之而来出现了生源质量下降，师资不足，人才培养水平下降等一系列问题。如何帮助学生避免在学习中出现问题和克服学习中的各种困难，学业预警机制就是在这一背景下应运而生。
1．学业预警的内涵
学业预警是学校将严重影响学业的情况，及时告知学生本人和家长，并通过学校、学生和家长之间的沟通和协作，从而采取针对性措施，帮助学生完成学业的教育危机干预制度。学业预警的对象包括旷课预警、考试预警、成绩预警三大类。而如何利用学生成绩中隐含的可用信息，挖掘内在联系，则是学业预警的难点。
2．成绩预警模型设计
通过分析，本文提出了基于数据挖掘技术的成绩预警模型。该模型可以有效发现偏低型、滑坡型和潜在型三种问题类型。结合预警情况的严重性，可将模型划分为一般预警、严重预警、非常严重预警三个级别。
3．常见预警设计分析
3.1偏低型预警设计
偏低型预警主要包含以下两个方面：一是不及格门次统计，统计输出某一学期分专业、年级、班级的不及格门次信息。二是不及格详情统计，统计输出某一学期分专业、年级、班级的不及格详细情况，如不及格课程名称。
3.2滑坡型预警设计
传统计算成绩是否滑坡的依据是按总分或平均分计算名次，若名次下降幅度超过某一界限，则认为成绩滑坡。这种方法计算简单、结果直观，但不能准确地反映成绩的分布情况。为解决此问题，本文利用聚类技术把成绩分为5个等次，各等次内部的差距最小，等次之间的'差距最大，从而准确地反映成绩的分布情况。具体实现步骤如下：(1)对上学期成绩用改进的加权Wk-means算法进行聚类，设置簇数=5，课程权重=该课程学分/总学分数，将聚类结果按质心各维加权平方之和从大到小排列，簇号依次设为1、2、3、4、5，则所有成绩被划分到A、B、C、D、E5个等次；(2)本学期成绩作相同处理；(3)比较每名学生两学期成绩的聚类结果，若等次下降或两学期都处于第D、E等次，则进行预警，输出相关信息。
3.3潜在型预警设计
潜在型预警是利用关联技术对学生历史成绩进行挖掘，生成成绩关联规则库，进而预测学生今后学习中潜在的危机。潜在型预警模块的实现步骤如下：(1)数据预处理。①从待处理的所有成绩记录中筛选出成绩不及格的记录。②为方便课程排序，将课程的编码设置为“学期”+“课程序号”。某课程成绩将被转换成一个2位数，第一位表示学期，第二位表示课程序号。如“计算机应用基础(1)”被转换成10。③原数据库表数据格式为“学号，姓名，不及格课程名称”，将数据转置变为“学号，姓名，不及格课程1，不及格课程2，……”。(2)挖掘频繁项集。支持度反映项集在数据库中的普遍性。设置合适的支持度，使得出的关联规则具有一定的普遍性。(3)生成预警规则库。按照传统方法生成的关联规则不能直接作为预警规则。因为无用的规则会降低预警的准确率和效率。为解决此问题特做如下限定：一是设置合适的置信度。二是按学期顺序规则前、后件。三是同一学期的课程成绩不能同时出现在规则的前件和后件。四是规则的后件只包含一学期课程。(4)搜索预警规则库，进行匹配。将当前学期成绩进行预处理，搜索预警规则库，进行匹配，输出结果。
4．结语
及时发现偏离正常发展轨道的学生，并进行有针对性的学业干预，有利于高校教学水平的提升。而成绩预警则是学业预警的核心和难点，为此，本文利用数据挖掘技术，针对成绩预警设计了三种模型，使学业预警更具实用性和有效性。基金项目：安徽省高校质量工程项目（编号：2015zjjh051）,淮北职业技术学院自然科学重点项目（编号：2016-A-4）。
参考文献：
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