基于数据挖掘的高校学生成绩预警模型研究.pdf

在当前高校扩招的大背景下，高等教育已经从精英教育转型为大众化教育，这导致了生源质量的下降、师资力量的不足以及人才培养水平的下滑等问题。在这样的教育环境中，如何帮助学生避免学业问题并克服学习困难成为了重要的教育课题。学业预警系统作为一项教育危机干预制度，旨在及时发现并告知学生和家长可能出现的学业障碍，促进学校、学生和家长之间的沟通协作，采取针对性措施以帮助学生完成学业。 学业预警的内容主要包括旷课预警、考试预警和成绩预警三大类。成绩预警是其中的难点，因为传统的成绩管理往往只能提供显而易见的信息，而难以揭示成绩背后潜在的联系和规律。本文提出了一种基于数据挖掘技术的成绩预警模型，该模型能有效发现学业成绩中的三种问题类型：偏低型、滑坡型和潜在型。 数据挖掘技术能够处理大量数据，提取有用信息，并利用统计和机器学习方法发现数据之间的关联规则。在成绩预警模型中，数据预处理是一个重要的步骤，包括筛选不及格的成绩记录、设置课程编码以及数据格式的转换等。通过这种预处理，原始数据被整合和标准化，为后续的数据分析打下基础。 在数据预处理之后，模型使用关联技术对学生的成绩历史数据进行挖掘，生成成绩关联规则库。为了提高预警的准确性和效率，需要设置合适的支持度和置信度，并对生成的关联规则进行筛选，去除无效规则。同时，为了避免同一学期课程成绩被重复使用，规则前后件的设置需要遵循特定的顺序和规则。 在生成预警规则库之后，需要将当前学期成绩进行预处理并匹配规则库中的规则，输出预警结果。针对成绩预警的三种类型，模型具有不同的处理方式： 1. 偏低型预警设计： 偏低型预警主要关注学生的不及格门次统计和不及格详情统计。预警级别分为一般、严重和非常严重三个等级，依据学生当前学期不及格的门次和累计不及格的门次来划分。 2. 滑坡型预警设计： 滑坡型预警则侧重于学生学习成绩的变化趋势。通过聚类技术，将学生前后的成绩分为不同的等次，并比较成绩等次的变化来判断是否存在滑坡。滑坡型预警同样依据学生两学期成绩的相对变化来划分预警等级。 3. 潜在型预警设计： 潜在型预警是通过挖掘学生的成绩历史数据，预测学生未来可能出现的学业危机。此预警的设计侧重于对学生历史成绩的关联分析，生成潜在的预警规则，从而预警学生未来可能遇到的问题。 通过以上模型和策略的设计，高校能够更有效地进行学业预警，帮助学生及时发现和解决学习中遇到的困难，减少不及格和辍学的比例，提高教育质量。这项研究为高校教育管理提供了一种实用的数据挖掘应用方案，对于教育大数据分析领域具有重要的参考价值。同时，本文也提供了相关的参考文献和专业指导，为后续研究者和实践者提供了理论依据和实操指导。