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基于CNN-LSTM神经网络的在校大学生教育成果预测
被引量:
1
1
作者
杨钰慜
戎小凤
《重庆电力高等专科学校学报》
2023年第1期56-60,共5页
当下,人工智能正积极应用于教育领域,但对于高校教育成果的预测研究仍存在一定的空白。为了使因材施教的实施更加合理,实现培养学生核心素养的目标,本实验应用问卷调查法,对学生过去一学年的情况进行收集,评价问卷的效度与信度,保证问...
当下,人工智能正积极应用于教育领域,但对于高校教育成果的预测研究仍存在一定的空白。为了使因材施教的实施更加合理,实现培养学生核心素养的目标,本实验应用问卷调查法,对学生过去一学年的情况进行收集,评价问卷的效度与信度,保证问卷的正确与有效性,并将质性评价适当转换为量化评价,将质性与量化研究相结合,进而建立神经网络模型,实现对学生未来取得成果的预测,辅助高校实现教育的可预测性,及时把控教育成果,适当进行相应的教育措施调整。
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关键词
因材施教
教育成果预测
神经网络
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题名
基于CNN-LSTM神经网络的在校大学生教育成果预测
被引量:
1
1
作者
杨钰慜
戎小凤
机构
贵州师范大学
出处
《重庆电力高等专科学校学报》
2023年第1期56-60,共5页
基金
贵州师范大学2021年度校级教学内容和课程体系改革项目(2021XJG04)。
文摘
当下,人工智能正积极应用于教育领域,但对于高校教育成果的预测研究仍存在一定的空白。为了使因材施教的实施更加合理,实现培养学生核心素养的目标,本实验应用问卷调查法,对学生过去一学年的情况进行收集,评价问卷的效度与信度,保证问卷的正确与有效性,并将质性评价适当转换为量化评价,将质性与量化研究相结合,进而建立神经网络模型,实现对学生未来取得成果的预测,辅助高校实现教育的可预测性,及时把控教育成果,适当进行相应的教育措施调整。
关键词
因材施教
教育成果预测
神经网络
Keywords
teaching students in accordance with their aptitude
prediction of educational achievements
neural network
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-LSTM神经网络的在校大学生教育成果预测
杨钰慜
戎小凤
《重庆电力高等专科学校学报》
2023
1
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