基于数据挖掘技术的学生成绩预警应用研究

• 作者: 刘博鹏 杨红 樊铁成
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 教育
• 关键词: 教育 所有课程 动态特征选择 成绩预警 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 电子信息科学
• 页码范围: 267-272
• 页数: 6页
• 分类号: G642
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2019.02.014

摘要

学习成绩是评价一个学生学习情况的最重要最基础的指标,对学习成绩的分析有利于老师掌握学生的学习情况,进行针对性地进行教学辅导,而对学生而言,能提前知道自己未来课程在学习过程中出现的情况也有利于学生发现自身存在的问题并提前加以防范.现有的研究工作大多是基于对课程 、历史成绩或行为数据的分析来对学生的总成绩进行预测,很少有研究将学生行为与学生课程成绩等方面结合起来综合全面的预测学生未来所有的课程的学习情况,对此,本文从一个新的角度出发,利用学生的行为 、个人属性和历史成绩等三个方面数据,根据学生未来不同课程动态的进行影响因素的选择,并利用支持向量机对学生成绩进行预警,为数据挖掘技术在教育领域的应用做了一些探索性工作.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊铁成	大连海事大学智慧校园研究中心	8	47	4.0	6.0
2	杨红	大连海事大学信息科学技术学院	2	18	2.0	2.0
3	刘博鹏	大连海事大学信息科学技术学院	1	9	1.0	1.0