基于学生行为的成绩异常检测与预警1

《基于学生行为的成绩异常检测与预警》 在教育领域，数据挖掘技术正在逐渐发挥其潜力，从海量的学生行为数据中挖掘有价值的信息。本研究聚焦于使用一卡通系统记录的多维度行为数据，来预测和预警学生的学习异常情况，特别是挂科问题。通过对这些数据的深入分析，不仅可以提前识别出可能面临学习困难的学生，还能为教育工作者提供干预策略，帮助他们及时给予必要的支持。 相关工作已涉及到毕业预测、期末成绩预测和在线课程弃课率预测，主要依据的特征包括累积平均绩点（CGPA）、中期测评成绩以及人口统计学信息。这些预测模型的成功建立，为学生行为与学习成绩之间的关联提供了基础。 学习异常，尤其是挂科现象，对学生毕业和未来就业有着显著影响。通过对正反例样本的学生行为数据进行雷达分布图分析，可以验证非监督学习和监督学习在特征提取上的一致性。例如，学生的日常行为如吃饭、运动、消费、学习以及上网习惯，都可以作为潜在的预测指标。 特征细节方面，研究关注了以下几点： 1. 生活行为：包括每周平均早餐、食堂用餐、周末用餐、运动、早起和晚归的频率，以及医疗就诊次数。 2. 消费行为：涉及每周平均消费、充值、消费记录、食堂消费及记录。 3. 学习行为：虽然图书馆进出和借阅记录有限，但打印资料和购买资料的频率和消费也被纳入考虑。 4. 上网行为：虽然无法获取具体的网络教学时间，但网络教学的频率可以作为一个补充指标。 5. 其他行为：如购物频率、购物消费、乘坐校车的频率以及一卡通业务操作。 在特征处理上，对于同一行为的多次刷卡记录，可以通过地点类别、位置距离和时间间隔来定义为一次行为。消费特征可能需要考虑周期性和持续时间，以增加规律性特征。此外，定义了各种行为类型，如食堂吃饭、购物、运动、就诊等，进一步细化特征提取。 通过构建这些特征向量，每个学生可以表示为一个d*18的矩阵。模型可能需要针对学期的不同阶段进行建模，以探究在不同时间段内行为变化对学生成绩的影响。同时，模型还可以以周为单位进行迭代和融合，以适应行为模式的动态变化。 总结而言，这个研究项目旨在利用学生的行为数据，通过数据挖掘技术建立预测模型，对可能出现的学习异常进行早期预警。这种方法有助于教育管理者识别出需要关注的学生，及时采取措施，提高教育质量和学生满意度。通过深入理解学生行为与学业成绩之间的联系，我们可以更好地支持学生的学习过程，降低挂科率，促进学生的全面发展。