人工神经网络和机器学习技术在高校贫困生识别中的应用初探.pdf

【文章概述】 本文主要探讨了人工神经网络和机器学习技术在高校贫困生识别中的应用，指出随着资助方式从保障式转向发展式，精准识别贫困生变得尤为重要。文章以2020年度重庆市教育委员会人文社会科学研究项目为基础，研究了如何借助人工智能技术改进现有的贫困生资助体系，以实现更高效、精准和平等的资助。 【人工智能与贫困生识别】 在"教育扶贫"政策的背景下，高校贫困生的精准识别是关键。目前，贫困生认定面临依据单一、方法简单以及可能存在不公正现象等问题。引入人工神经网络和机器学习技术有望解决这些问题，通过大数据分析，这些技术能够更准确地判断学生的经济状况，避免人为因素导致的不公。此外，这些技术还可以动态调整资助额度，确保贫困生得到所需支持。 【机器学习与贫困生识别管理】 机器学习技术能够通过学习历史数据模式，预测和识别贫困生。它可以从多个维度分析学生信息，如学习成绩、消费记录、家庭背景等，构建复杂的模型，提高识别准确性。人工神经网络则模仿人脑结构，通过训练不断优化模型，适应不断变化的环境。这些技术的结合可以建立一个动态的贫困生识别管理体系，及时发现并解决资助工作中可能出现的问题。 【应用挑战与未来展望】 尽管人工智能技术在贫困生识别上有显著优势，但实施中可能面临数据隐私保护、技术应用复杂性以及模型公正性的挑战。未来的研究应着重于优化算法，提升模型解释性，同时确保过程透明和公正，以增强公众信任。 【结论】 人工智能和机器学习在高校贫困生识别中的应用有望革新资助工作，提高效率，确保公平。随着技术的进一步发展，我们期待看到更智能、更人性化的贫困生资助体系，以助力教育扶贫，促进社会公正。 【参考文献】 文章列举了多篇相关研究，包括虚拟技术在计算机组装与维修中的应用，虽然这部分内容与主题略有偏离，但显示出作者在研究中广泛参考了不同领域的文献，以全面理解技术的应用潜力。 通过运用人工神经网络和机器学习，高校能够更加精准地识别贫困生，从而实现资助工作的精准化和动态化，这对我国的教育扶贫战略具有重要意义。然而，实施过程中还需关注数据安全和模型公正性等问题，以确保技术的合理应用。