基于机器学习的学生成绩信息化预测研究.pdf

基于机器学习的学生成绩信息化预测研究 本研究论文主要探讨基于机器学习的学生成绩信息化预测方法，旨在建立科学有效的预测模型，以帮助教师更好地了解学生学习状态和成绩趋势。该研究使用 UCI Machine Learning Repository 的 student performance 数据集，包含数学和葡萄牙语两个学科的考核成绩以及可能影响成绩的因素数据。 本研究使用四种典型的机器学习算法：线性回归、弹性网络回归、支持向量回归机、梯度提升树，对学生行为数据进行分析和处理。通过数据清洗、特征处理、训练模型、误差分析等步骤，建立多个线性回归模型，并比较各个模型的 MAE 和 RMSE，以选择最佳模型对学生成绩进行分析预测。 研究结果表明，过去失败次数、母亲受教育程度和是否愿意接受更高等教育这三个特征属性对学生成绩有着较高的相关性。通过对这三个特征属性进行可视化处理，发现失败次数少的学生成绩更容易得高分，并且随着母亲教育水平的提高，孩子成绩也随之显著提高。此外，如果学生渴望更高等教育，成绩也更高。 本研究的结果可以帮助教师更好地了解学生学习状态和成绩趋势，避免人为主观臆断的影响，提高教学质量。同时，本研究也可以为教育决策提供科学依据，帮助教师将多年教学经验与科学数据分析进行结合。 知识点： 1. 机器学习在教育领域的应用：机器学习可以用于预测学生成绩，帮助教师更好地了解学生学习状态和成绩趋势，从而提高教学质量。 2. 数据预处理的重要性：数据预处理是机器学习建模的重要步骤，包括数据清洗、特征处理、数据转换等，以确保数据的质量和可靠性。 3. 特征选择的重要性：特征选择是机器学习建模的关键步骤，选择合适的特征可以提高模型的准确性和可靠性。 4. 机器学习算法的选择：不同的机器学习算法适用于不同的应用场景，选择合适的算法可以提高模型的准确性和可靠性。 5. 数据可视化的重要性：数据可视化可以帮助Researchers更好地了解数据的特征和关系，从而提高模型的准确性和可靠性。 本研究论文展示了基于机器学习的学生成绩信息化预测方法，可以帮助教师更好地了解学生学习状态和成绩趋势，提高教学质量和教育决策的科学性。