基于教育数据挖掘的大学生实验课成绩预测研究

• 作者: 丁国勇 王雪 秦新国
• 来源期刊: 中国教育信息化·高教职教
• 学科: 教育
• 关键词: 教育数据挖掘 实验课成绩 预测模型
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 教育大数据
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: G642.47
• 字数: 3695字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-8454.2019.07.012

摘要

大数据背景下对高校教育数据价值的挖掘与利用,有助于促进高校的教学与管理.文章采集学生社会与人口统计特征、 学生个人特征和学生投入等相关数据,构建了一个大学生实验课成绩预测模型,评估了决策树、贝叶斯网络、支持向量机等算法的有效性,并提出部署预测模型的相关建议.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁国勇	南京审计大学教务处	42	173	6.0	12.0
2	王雪	南京审计大学实验中心	7	11	1.0	3.0
3	秦新国	南京审计大学教务处	9	33	4.0	5.0