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基于线上线下学习行为分析的学生成绩预测研究

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本文采用数据挖掘和机器学习的方法,在线上线下两种学习模式相结合的情况下,对学生期末学业成绩进行预测.通过对线上各属性进行相关性分析,得到对成绩影响较大的属性因素,并与线下教师日常学习状态打分相结合,使用多种机器学习和神经网络模型对学生期末学业成绩进行回归预测,并比较各模型之间的性能.在对不同模型进行优化后,重新进行预测,并与优化前模型进行比较,选择出最优预测模型.
Research on Student Achievement Prediction Based on Online and Offline Learning Behavior Analysis

郭羿、韦文山、邓居昌

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广西民族大学电子信息学院,南宁 530000

学习行为 学业成绩预测 回归模型 机器学习 神经网络

广西民族大学研究生教育创新计划

gxun-chxps202083

2022

现代计算机
中大控股

现代计算机

影响因子:0.292
ISSN:1007-1423
年,卷(期):2022.28(17)
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