高等教育大数据背景下学生成绩分析研究现状

教育大数据现已成为促进教育变革与创新的技术力量和思维方式,也成为当前教育技术领域研究的热点问题。在高等教育大数据中,学生成绩分析是核心问题,受到众多研究者与研究机构的关注。从教育数据挖掘的角度对学生成绩分析进行系统性综述,将学生成绩分析划分为三个步骤,即教育大数据的获取与预处理、学生成绩分析方法和数据分析结果可视化及应用,详细介绍学生成绩分析的各类方法以及应用,依据学生成绩分析研究进行总结,并对未来研究方向进行展望。

校长积极领导力何以重要?——论其在学校背景与学生成绩之间的中介效应

“缺陷弥补”的教育治理范式带来了诸多问题,“优势发展”范式下的校长积极领导力有助于塑造学校发展新动能。目前对校长积极领导力的效能研究尚不多见,且已有研究暂未将学校背景作为前因变量纳入模型进行系统化探讨。本研究利用省域大规模调查数据,构建结构方程模型,探究学校背景、校长积极领导力对学生成绩的影响机制。研究发现:校长积极领导力作为结构性潜变量,对学生成绩产生显著正向影响;且在学校背景对学生成绩产生影响的过程中具有显著的中介效应;学校办学自主权类型不同,校长积极领导力的影响机制也有所差异。建议教育管理部门应强调校长积极领导力的重要性,提升校长的情境智力,构建家校协同育人支持系统,有效保障学校自主办学空间。

基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测研究

为提高学生成绩预测的准确性,考虑到学生学习行为特征数据的高维和非线性特征,提出了一种基于改进支持向量回归模型的高校学生成绩预测。对支持向量回归(SVR)模型的核函数进行了改进;设计了变邻域搜索算法(VNS)对改进支持向量回归模型的参数进行了优化;将上述方法应用于某高校学生数学成绩数据,并与原始SVR和基于其他智能优化方法的SVR进行了对比,验证了所提方法的有效性。

无机化学实验课程学生成绩考核改革探索

近年来无机化学实验课程内容的更新和教学资源的多维度信息化,使学生课程成绩的评价方式改革显得十分迫切。本文介绍了天津大学无机化学实验课程建设发展概况,阐明了学生成绩评价方式改革的必要性,总结了具体的改革实践措施及效果,归纳了不足之处和未来改进提升计划,为无机化学实验课程教学同行提供借鉴参考。

基于图书馆大数据的大学生成绩预测模型研究

基于高校图书馆大数据的大学生成绩预测对于推动高校图书馆的服务创新和高等教育数字化转型具有重要意义。文章针对鲜有图书馆利用数据用于大学生成绩预测模型构建的现状,结合高校教务处学业数据和图书馆利用数据,基于机器学习方法构建了大学生成绩预测模型。实验结果表明,对逻辑思维要求较高的科目对学生成绩有显著的正相关性;图书馆利用数据(如图书借阅、入馆次数等)与平均学分绩点(Grade Point Average,GPA)呈现明显的正相关关系。该研究旨在为高校图书馆精准化服务提供有力支持,并为高等教育数字化转型提供有益参考。

基于学生成绩对数值分析课程教学的几点思考——以航空航天学院本科教学为视角

数值分析是理工科专业基础课程之一,具有很强的实用性。如何将该门课更好地教授给学生,让学生更好地掌握该门课的知识与方法,是数值分析课程教师应该认真研讨的问题。该文介绍数值分析的开设背景与教学内容,并在统计整理2017—2022学年学生课程成绩数据的基础上,对学生学习该门课的情况进行分析,并就出现此种成绩的原因进行总结与探究,提出一定的见解,最后根据多年教授该门课的教学心得体会与经验,提出进一步提升该门课教学质量的建议。

基于DBO-SVM的学生成绩三分类预测模型

为提高学生学习效率和教师教学管理水平,提出基于DBO-SVM的学生成绩三分类预测模型.首先根据皮尔逊相关系数筛选特征属性;然后针对数据不均衡问题,经对比实验选用ADASYN技术;之后由螳螂优化算法通过迭代寻优支持向量机的参数;最后由支持向量机建立学生成绩三分类预测模型.在学生成绩数据集上进行测试,实验结果表明:本文方法预测准确率比SSA-SVM提高了2.09%,达到了91.67%;F1分数的加权平均值为0.92,证明了模型的稳定性.

基于XGBoost的学生成绩预测及SHAP特征分析研究

本文对开源学生成绩数据集进行数据挖掘,将机器学习算法应用于学生成绩预测,提出一种基于XGBoost算法的学生成绩预测模型。与传统的机器学习预测模型(决策树、K近邻、支持向量机、逻辑回归、随机森林和AdaBoost)相比较,XGBoost算法预测模型具有良好的预测效果。实验结果表明,其分类准确率达到71.5%,AUC值为0.782。最后引入SHAP模型进行特征信息的解释性分析,归纳总结出学生所在学校、学生缺勤次数以及未来攻读学位的愿望是影响学生成绩好坏的重要因素。

合作学习在小学数学课堂中的应用及其对学生成绩的影响

合作学习是一种新型的、有效的数学教学方式,近年来在小学数学教学中被越来越多地采用。本文以小学数学教学为例,对合作学习的实施策略进行深入的探索,并对合作学习的效果进行分析。结果表明,采用合作学习不但可以激发学生对数学的学习兴趣和积极性,而且可以有效地促进学生对知识的掌握和运用,从而使学生的数学成绩得到明显的提高。基于此,小学数学教师应高效发挥合作学习模式的优势,提高该模式应用价值,进而提高学生数学学习成绩。

初中语文教学质量对学生成绩的影响研究——以阅读与写作为例

现今初中语文教学中面临种种困难,本研究选取阅读和写作这两大关键技能作为切入点,针对性地回顾和整理了初中语文教学中的一些问题,并努力去探讨这些问题对学生学业表现的影响。借助数字化研究手段,进行对比研究看看初中里那些各种品质的语文教学对学生在语文科目中的表现带来了怎样的影响。优秀的语文教学可以显然地提高学生的语文学科水平,尤其是在阅读理解和写作技巧上的表现在众多技能中表现优异。通过访谈和问卷调查等一系列对学校实地调研的采集方式,深度研究了教学品质和学生在阅读、写作两大方面能力提升之间的密切关系。研究发现,优秀的教师具有深厚的专业知识、丰富的教育经验、适应学生的教学方式等优点,这极大地激发了学生的学习兴趣和潜力,进一步提升了学生的阅读和写作能力。最后,基于前述研究结果,本文提出了针对性的改革策略和方向,以期提升语文教学质量,进而有效提高学生的语文成绩。这些改进措施包括加强教师队伍的建设,提高教师的专业素养,创新教学方法等。本研究不仅为初中语文教学提供了有益的参考和借鉴,更对改善我国初中教育质量具有深远的现实意义。

机械基础实验课程学生成绩考核体系的设计

对于独立设课的机械基础实验课程,如何来评价学生成绩,是高校实验教学改革的一个重要内容,也是检验实验教学效果的组成部分。本文在这一方面进行了具体实施与探索,提出了一种适合于实验教学的学生成绩考核体系。

农村小学布局调整对学生成绩影响的实证分析——以陕西为例

本研究以陕西省为例,运用DID方法对陕西省农村小学布局调整对学生学习成绩的影响进行了实证分析,研究结果显示:合并学校与未合并学校学生成绩的差异并不显著,如果成绩可以作为衡量教育质量的指标之一的话,这说明我们没有证据证明农村学校合并政策一定能够提高农村的教育质量。

学生成绩关键因素挖掘与成绩预测

为了探索影响学习成绩的关键因素,为学生学习、教师教学和学校管理提供帮助,采用密度全局K-means算法对UCI机器学习数据库的葡萄牙学生数据、陕西蒲城县第三高级中学的学生数据进行聚类分析,挖掘影响学生成绩的相关因素,并对学生成绩进行预测分析.葡萄牙学生数据挖掘发现:学生成绩与其所在学校、家庭住址、母亲学历、家庭有无网络有极大相关性,与父亲受教育程度、上学路上花费时间、想上大学、在谈恋爱也有一定相关性.蒲城县第三高级中学学生数据分析发现:学生成绩与其监护人、父母年龄、父母学历、学习态度、课后学习量之间有极大相关性.成绩预测聚类结果显示:预测成绩与实际成绩一致.中外学生数据挖掘揭示:学生成绩与父母受教育程度,特别是母亲受教育程度密切相关,母亲受教育程度越高,孩子学习成绩越好;孩子成长过程中,父母作为监护人的陪伴作用不容忽视;激励和引导学生树立远大理想,调动学生学习的主动性,对学习成绩和成长至关重要;缩小城乡教育差距势在必行.

改进的关联规则算法在学生成绩预警中的应用

针对现阶段高校教学数据库中积累的成绩数据量大,而教育者从中获取的信息少的现状。为此,结合关联规则算法挖掘频繁项目集的特点,利用改进的Apriori算法对学生成绩数据进行分析处理,找出数据中隐藏的课程关联规则,将这些规则用于学生成绩预警,及时找出可能出现不及格的课程,对部分学生给出警告,加强学习监督。实验结果表明,改进的Apriori算法的效率明显优于改进前,得出的关联规则可以作为学生成绩的预警因子。

基于数据挖掘的高校学生成绩预警系统

为充分利用高校教务管理信息、提高高校教学质量、加强学生学习成绩管理,以学生综合数据库为基础,开发基于数据挖掘的高校学生学习成绩预警系统;引入数据挖掘关联规则方法,根据数据类型特点,对学生成绩进行离散化处理;利用Apriori算法对学生课程成绩数据进行关联规则挖掘,预设一定的支持度的条件下,由数据库找出具有一定内在联系和不同可信度的课程成绩作为关联规则;将规则用于学生成绩的预警,有利于对处于危险区的学生提前作出预警通知.该预警系统能够加强教务管理系统的应用,对提高学生学习成绩具有良好效果.

基于学生成绩残差分解技术的教师教学质量评价

运用教育生产函数方法,在控制学生特征、教师特征和学校特征后,学生成绩的预测值与班级均值之差可视为教师教学对学生学业发展的净效应,将此残差值在班级层面加总平均即为教师教学质量的效应量。本文基于课题组在湖北和广东两省收集的数据,利用多层线性模型预测学生成绩,结合学生成绩残差分解技术讨论语文、数学和英语三科教师教学质量的效应量差异。本研究的主要发现是:第一,语文、数学和英语三个科目的教师教学质量的边际效应介于0.3−0.5个标准差间,且数学教师的教学质量对学生成绩的影响最大;第二,教师教学质量的个体间差异较大,若将教学质量处于平均水平的教师替换为最优秀的教师,全班学生的成绩可整体提升0.3个标准差;而将其替换为教学质量最差的教师后,全班成绩将集体下滑0.5-0.7个标准差。在如何科学评价教师“教得好”方面,本研究具有较大的应用价值。

基于数据挖掘的学生成绩影响模型的研究

以参加2011年上半年四级考试的学生为研究对象,采用数据挖掘的方法,研究学生上网行为与英语四级通过率之间的联系。结果表明通过率与上网行为中的下载流量、在线时长、使用费用各指标均有明显关联,从而为教学管理部门提供决策支持,分析不同网络行为群体在成绩中的特征,采取有针对性的措施,正确引导学生,从而有效地提高教学质量和效果。

项目化课程学生成绩评价体系创新研究——以《食品添加剂应用与检测技术》课程为例

通过将过程性评价、终结性评价与创新能力评价相结合,建立了"评价主体多元化、评价内容实践化、评价形式多样化、评价指标定量化"的学生成绩评价体系。新体系注重形成性考核和能力评价,使评价体系由静态评价,走向动态评价,有利于教学质量和学生职业能力的提高。

基于Web的网上学生成绩查询系统的设计与实现

介绍了在Internet/WWW环境下构建学生成绩查询系统的设计思路与方法 ,阐述了在学生成绩查询系统中的ASP技术和WEB数据库技术的运用 ,描述了学生成绩查询系统的功能及各功能的具体实现 .

体育教学中学生成绩定性与定量评价标准的设计策略

对体育教学中学生的成绩进行定性与定量评价是必要的 ,也是可能的。在实践操作中 ,为了正确处理好定性评价与定量评价的关系 ,可以采用综合运用目标细分、三维整合、学习过程与效果结合评定等设计策略 ,科学地评定学生的成绩。