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题名基于FT_BP神经网络的学业预警模型
被引量：7
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作者
任小华
种兰祥
杨建锋
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机构
西北大学现代教育技术中心
西北大学信息科学与技术学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第S01期83-85,97,共4页
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基金
陕西省2018年教育信息化研究项目(18JX004)
西北大学2018年度本科教育质量提升计划项目(JX18030)
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文摘
因传统高校学业预警模型依据数据科学性不足、算法容易陷入局部最优化等因素,导致预测结果准确率低下且预警滞后。针对此问题,提出一种结合Adam技术的监督微调FT_BP神经网络模型算法。该模型包括两个学习阶段,即预训练阶段和监督微调阶段。预训练阶段用于学习基础神经网络参数,而监督微调阶段是对前阶段所学知识的改进。实验采集了3381名在校学生的行为因素、基础信息以及历史表现三类与学业密切相关的属性项。首先通过PCA方法分析选取了10个属性项作为训练数据集,再通过FT_BP神经网络进行分类预测。经现实数据集验证,该方法改善了准确率低下的问题,能够极大地提升预警质量。
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关键词
教育大数据
数据挖掘
神经网络算法
Adam算法
学业预警模型
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于数据分析的大学生学业预警模型的构建与研究
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作者
王玲风
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机构
山西工商学院
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出处
《中国新通信》
2024年第1期100-102,共3页
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基金
山西省教育科学“十四五”规划2022年度课题“基于数据分析的应用型高等院校大学生学业预警机制的构建与研究(GH-220768)”成果。
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文摘
本文通过对计算机信息工程学院计算机科学与技术专业两个学期所有不及格学生的成绩信息与学生作业表现、课堂表现以及考勤表现等数据进行集成,运用了相关分析法、回归分析法来探讨学生成绩和学生平时表现之间的相关关系。研究结果表明,学生成绩与学生平时表现之间呈非常显著的正相关关系。确定了三个学业预警指标,分别为学生作业表现、课堂表现和考勤表现。通过这三个典型变量建立的回归模型能较好地预测学生成绩,并进行学业预警。
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关键词
相关性分析
回归分析
学业预警指标
学业预警模型
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分类号
G63
[文化科学—教育学]
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题名面向未来学习中心的大学生学业预警模型研究
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作者
张炜
李小涛
刘存杰
秦海霞
解玲
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机构
南京航空航天大学教务处
南京航空航天大学图书馆
南京航空航天大学经济与管理学院
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出处
《江苏科技信息》
2024年第15期78-83,共6页
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基金
2023年南京航空航天大学本科教育教学改革研究项目,项目名称:基于图书馆大数据的大学生学业预警模型研究,项目编号:2023JGTS15Z。
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文摘
自改革开放以来,我国高等教育规模不断扩大,本科生学业不佳的问题也日益凸显,因此,针对大学生的学业预警和早期帮扶是高校迫切需要解决的问题。针对鲜有基于图书馆利用数据构建大学生学业预警模型的现状,文章融合南京航空航天大学教务处学业数据和图书馆利用数据,利用机器学习方法构建了大学生学业预警模型。研究结果表明:对逻辑思维要求高的科目对学籍异常有显著影响;在图书馆利用数据中,学生入馆次数相比借阅次数更能显著影响学生成绩。研究结果可为高校建设未来学习中心、提高教务管理和图书馆服务水平提供参考。
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关键词
大学生
学业预警模型
机器学习
未来学习中心
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Keywords
college student
academic warning model
machine learning
future learning center
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分类号
G250.7
[文化科学—图书馆学]
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题名基于数据挖掘的学业预警模型构建
被引量：5
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作者
王斌
冯向萍
王业
杨抒
赵毅
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机构
新疆农业大学现代教育技术中心
新疆农业大学计算机与信息工程学院
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出处
《新疆大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第2期183-189,共7页
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基金
2018年度新疆维吾尔自治区普通高等学校教学改革研究综合改革项目(2018JG01).
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文摘
本文以新疆农业大学本科生学业预警体系为例,基于数据挖掘技术构建学业预警模型.首先建立数据仓库,提取特征属性,使用Pearson相关系数等对特征属性进行相关性分析;其次,采用随机森林算法对学生不及格状态进行评估;最后,利用Apriori算法建立预警规则,并对本研究实际应用于提高教学管理水平、推动教育教学改革做了有益的探索.
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关键词
学业预警模型
特征属性
随机森林算法
关联规则算法
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Keywords
academic early warning model
characteristic attributes
random forest algorithms
apriori algorithms
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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