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课题申报范文:2533-大数据驱动下高风险学生预测的研究.docx
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大数据驱动下高风险学生预测的研究
1、问题的提出、课题界定、国内外研究现状述评、选题意义与研究价值。
(1)问题的提出、课题界定
为了加强学风建设,提高学生学习的积极性,保证人才培养质量,有必要对高风险学生
进行预测。高风险学生是指期末出现多门课程不及格,进而导致留级甚至退学的学生。高风
险学生预测可以提醒老师对学生进行及时干预和帮助,降低学生退学的风险。本课题采用大
数据技术,拟对学生管理系统、教务管理系统、校园卡消费系统等的数据进行集成、清理和
分析,提取和选择高风险学生的特征,构建预测模型,科学、合理、有效地预测出高风险学
生,对这些学生进行关心和爱护,采取有效措施帮助学生进步。
(2)国内外研究现状述评
学生成绩预测一直是教育科学研究的重点,以下我们根据教学环境的不同,分别介绍该
课题的研究现状。
① 封闭式教学。
封闭式教学系统主要指单机学习系统和基于 C/S 结构的管理信息系统,这类系统一般
仅供内部学生和工作人员使用,学生之间没有互动和交流。这类系统涉及的数据量很小,如
Natek 通过决策树算法分析高校信息系统中的数据,找到影响学生课程通过率的关键因素,
并成功预测学生最后的考试分数;Caro 等人利用蒙特卡罗理论对近 10 年的学生数据进行模
拟,并将学生成绩的分析结果提供给高校管理者作决策支持。
② 开放式教学
上世纪末以来,互联网的快速发展推动了网络技术在教育中的应用,网络教育课程开始
流行并取得了较大的成功。它们一般基于 Web 技术,并采用了某种程度的人工智能技术。与
封闭式教学环境相比,开放式教学环境允许学生之间相互交流和协作学习,其中最典型的代
表是智能导学系统(Intelligent tutoring system, ITS )。ITS 是一种智能学习系统,提
供学生交流的机会,并能够提供给老师管理和记录学习情况等功能。同时,ITS 记录的数据
十分丰富,包括学生的登陆日志、论坛发言、作业和教学资源等,由于这些数据和学生的学
习行为直接相关,受到众多研究者的关注。Lara 等通过 ITS 课程的历史数据建立了参考模
型,利用该模型去识别某一个学生是否能够顺利完成课程;Romero 等人对学生使用学习论
坛的情况进行了分析,利用分类和聚类算法成功预测了学生的最终成绩;Hackey 等根据学
生在线课程的经验以及他们之前的学习数据进行逻辑回归,发现在线课程的经验是影响学生
能否完成后续课程的关键因素。
③ 新型教学环境
近些年随着技术手段的飞速发展,出现了众多新型教学环境,如基于游戏、社交网络、
智能移动设备和增强现实技术的教学环境以及大规模开放在线课程。这些新型的教学环境也
引发了一些有趣的课题,如文献[16]通过 47 名计算机专业大学生参加电脑游戏的数据来预
测学生的学习类型,其准确率超过 85%。
与国外相比,国内的教育教学数据分析研究起步较晚,且在研究广度和深度上又有较大
的差距。近十年以来,国内对该领域的研究取得了一些进展,但总体上还存在不足,主要体
现在三个方面:一是创新性不强,研究成果多为对国外研究的评论、跟踪和改进;二是技术
深度不够,研究成果多发表在教育类期刊;三是研究范围较窄,研究成果主要集中在智能导
学系统和个性化学习两个领域,而国内关于学生成绩预测的研究几乎没有。事实上,由于教
育体制和社会习惯的差异,国内高校在数据积累方面更有优势。例如,欧美高校学生的日常
消费和互联网服务一般由多个公司提供,而不由学校负责。我们利用这一优势为中国的高校
学生提供更好的教学服务。
(3)当前研究存在的问题
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