任务粒度视角下的学生成绩预测研究综述

• 作者: 聂秀山 马玉玲 乔慧妍 郭杰 崔超然 于志云 刘兴波 尹义龙
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 教育数据挖掘 学生学业表现预测 机器学习 智慧教育 个性化教学
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘|Machine Learning & Data Mining
• 页码范围: 1-14
• 页数: 14页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.489

摘要

学生成绩预测作为教育数据挖掘领域重要的研究分支之一,学者们已开展了大批卓有成效的研究工作,但对现有文献进行调查、梳理的综述性研究仍相对缺乏.立足于不同的应用场景,以学生成绩预测研究的任务粒度为视角,从答题表现预测、课程成绩预测、综合学习表现预测等3个方面,详细介绍学生成绩预测研究所采用的技术和方法,并介绍目前学生成绩预测研究在真实教学场景中的应用情况,从而为科研和教育管理工作者提供更有针对性的参考信息.