基于一卡通数据与课程分类的学生成绩预测

摘要：

针对大学生存在学业风险、高校管理难度增大的问题,提出了基于一卡通数据与课程分类预测学生是否存在及格风险的方法.首先对计算机学院学生的一卡通数据与课程成绩进行预处理与特征提取,利用皮尔逊相关系数与Apriori算法分析不同学期课程成绩间、早餐次数与成绩间的相关性和关联性.然后结合早餐次数与同类型课程的成绩,运用多种分类器预测学生未来成绩是否及格.结果表明,该方法可预测学生某门课程是否存在不及格风险,便于教辅人员及时干预学业困难学生.

关键词：学业风险、相关性分析、关联分析、课程分类、成绩预测

所属期刊栏目：14

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61472464;重庆市前沿与应用基础研究计划cstc2016jcyjA0276

在线出版日期：2018-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：236-239