基于学生行为分析的学业预警

发布时间：2021-09-19 05:12

　　随着“大数据”时代的到来,教育大数据、智慧教育、教育数据挖掘等一系列结合教育学、统计学、计算机科学的概念相继被提出,政府、企业、学校、研究者、管理者、教师、社会公众等都开始关注教育大数据,相关政策文件、研究机构、学术活动、市场产品等开始纷纷出现。就高校而言,一方面,各高校高度重视信息化在学校教育事业中的重要作用,同时积极整合学校各数据管理系统,充分利用现有数据服务师生,但鉴于教育数据的复杂、多量,如何从中发现有价值的信息并合理应用变得困难。另一方面,高等教育从精英教育到大众化教育的发展使得高校学生数大幅增加、学生质量逐步下降,无法顺利毕业的学生数量逐年递增;同时辅导员、班主任对学生的思想、生活、学习照顾不到,不能及时准确的了解学生的最新思想动向和学业困难。利用数据挖掘技术发现并解决学生学业问题,避免学生留级、退学,是目前高校中值得研究的问题。本文首先利用校园一卡通数据分析学生的日常行为,通过对消费刷卡、图书馆门禁刷卡数据的分析与提炼,提取出早起指数、图书馆学习时长等指标,通过对学生行为指标的描述性统计和可视化分析整体掌握学生行为特征;然后结合学生基本信息、课程相关信息,分析各指标对学生... 

【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１．１学生数据情况??

硕士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??第二章研究的关键技术方案??２．１数据挖掘技术??数据挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程［４１］，本质是知识发??现的一个过程，目的是从收集到的数据中发现有价值的知识信息并借此来做出更科??学合理的决策。目前，数据挖掘的算法主要有神经网络、决策树、模糊算法、关联??规则法等。??幵始??：?ｉ??数捱清洗｜?〔消除噪音或不－致数据〕??★??数据集成｜?种数据源可以组合在一??寺??丨数据选择Ｉ?Ｑｆｖ数据库中提取与分析任务相关的数０??★??数据变换Ｉ?Ｑｉ据变换或统—成鈴挖掘的形ｉＱ??★??数据规约１１＝＞〔属性规约、数值规约〕??寺??数据挖掘Ｉ?Ｃ＝Ｊ＞?Ｕ本步骚，使用智能方法提取数据模??ｉ??模式评估Ｅ根据某种兴趣虔虔量］］??★??知识表示｜?用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知ｉｇ］??图２．１数据挖掘步骤流程图??２．２算法介绍??２．２．１逻辑回归算法??逻辑回归ｔ４２］（Ｌｏｇｉｓｔｉｃ?Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＬＲ）是最广泛使用的分类技术，它将数据拟合??８??

颂士学位论文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＭＥＳＩＳ??到一个ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数中，因此能做到对事件发生概率进行预测。??给定多元输入，：ｃ２，…，，预测其可能的输出其基本表达式如下：??ｆ（ｋ，ｉ）?＝?ｋ＇ｘ＇?＋?ｋ２ｘ２?＋?ｋ３ｘ３?＋．．．?＋?ｋ？ｘ？?＋?ｋ０＝ｋ？ｘｎ?公式?２．１??其中／?＝?［１，《］，Ａ：？是一个回归系数向量，表不观测向量ｘ，对结果的影响度。??线性回归无法直接用于分类预测，但可以对其加层映射：将连续无穷输出映射??到指定的有限输出。逻辑回归便是基于此思想在线性回归的结果上加上一个逻辑函??数，将连续输出映射到［０，１］输出。??１、逻辑函数??设：ｃ是连续随机变量，则其对应的逻辑函数的数学形式为：??Ｓ（ｘ）＾???ｌ—￣；?公式?２．２??１?＋?ｅｘｐ（－ｘ）??ｇ〇ｃ）的形状是一条Ｓ形曲线，该曲线以点为对称中心，即满足：??Ｖ??＋?＾?公式?２．３??曲线在中心附近增速较快，在两端增速较慢。??，ｎ?ｆ（ｘ）?＝?１／（１?＋?ｅｘｐ（－ｘ））??丄．Ｕ???｜??｜?ｍｉ?ｊ?????０．８?－?－??０．６?－?／?－??０．４?－?／?－??０．２?－?－??０．０??丨’?Ｌ￣?????＾???—??一１０?－５?０?５?１０??图２．２逻辑函数图像??９??


本文编号：3401084