基于教育数据挖掘的高校学生学业表现建模研究.pdf

在当前的教育研究领域，利用数据挖掘技术分析和建模学生的学业表现成为一个重要课题。本研究旨在通过构建高校学生学业表现研究框架，运用不同的数据挖掘技术对学业表现进行预测分析，以期提升高校教育质量和学业支持体系。 研究者们从社会及人口统计特征、学校环境、个人特征和学生投入四个维度出发，构建了学业表现研究框架。这一框架旨在综合考虑影响学生学业表现的多种因素，包括但不限于智力、社会、心理以及学生的学习投入程度等。 在具体的数据挖掘方法应用方面，研究者以A大学为例，建立了整合型教育数据系统。该系统整合了来自不同数据来源的信息，为构建分类模型提供了必要的数据支持。基于这些数据，研究者应用了决策树、贝叶斯网络、人工神经网络和支持向量机四种不同的数据挖掘技术，分别建立了分类模型。 决策树算法因其直观性和易于理解的特性，常被用于分类和预测任务中。在本研究中，决策树能够将学生学习质量划分为“低风险”、“中等风险”和“高风险”三个类别，从而为高校提供关于学生学业表现的预测。 贝叶斯网络则是建立在概率推理基础上的，通过学习样本数据中的概率关系来预测未知数据的分类。通过贝叶斯网络，研究者可以构建出包括学生性别、种族、年龄以及课程成绩等多个变量在内的分类模型，进一步增强预测准确性。 人工神经网络由于其强大的非线性映射能力，在学业表现预测方面表现突出。通过复杂的网络结构和训练过程，人工神经网络可以学习到学生表现的复杂模式，并做出准确预测。 支持向量机是一种在统计学习理论基础上发展起来的分类和回归技术，特别适用于小样本数据。在本研究中，支持向量机被用来预测学生的学业表现，尤其是在不同教学环境下。 通过上述方法建立的分类模型，研究者对模型的有效性和实用价值进行了评判。研究结果表明，这些模型具有一定的有效性和实用价值，能够为高校提供科学的管理支持，并优化学业支持体系。 在国际上，许多研究者已经使用教育数据挖掘的方法来预测学生的学业表现。他们运用了决策树、贝叶斯网络、人工神经网络和支持向量机等方法，对学生的学业表现进行了分类预测。例如，范达姆等人使用决策树算法预测了学生学习质量的三个类别，并且沙拉比亚尼等人运用贝叶斯网络预测了学生的课程成绩。 国内对于教育数据挖掘的研究起步较晚，但已经有一些应用研究。彭涛和丁凌云提出了基于教育数据挖掘方法构建学生表现预测模型的流程，虽然没有具体模型应用方法的详细描述，但为后续研究提供了一个方向。 本研究通过整合高校教育数据，运用多种数据挖掘方法对学生的学业表现进行预测分析，展现出良好的有效性和应用前景。随着大数据技术的发展和教育数据挖掘方法的深入应用，未来有望进一步提高高校教育质量和学生学业表现的预测准确性。