基于大数据技术的学生成绩预测模型的分析研究

• 作者: 徐胜东
• 来源期刊: 大众标准化
• 关键词: 大数据技术 高职学生 成绩预测
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论坛
• 页码范围: 51-53
• 页数: 3页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1350.2021.12.018

摘要

随着信息技术的发展,学生在校园中产生可以存储的数据越来越多,如何有效利用这些数据和利用潜在信息的方法正在成为研究的方向.因此,文章利用大数据技术作为一种手段,研究和分析高等职业教育学生的特征数据,如成绩和行为,并预测最终结果,为教师提供一些早期预警.在文章中,首先建设大规模集群的数据分发和生态系统的组件,然后通过jquery,Bootstrap框架、echart等等,搭建前端页面和可视化效果.将学生的2018-2020学年日常生活学习的所有学习成绩和行为特征经过预处理,成为研究对象.通过使用K-means++算法和多元线性回归算法来预测学生未考试科目的 成绩,预测结果相对准确,成功率可达84％,对于预测差的学生可以在适当的时候进行学习指导和相关的警告,对于从经验驱动转化为数据驱动提供一些参考.