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

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基于CNN-LSTM神经网络的在校大学生教育成果预测

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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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来源
《重庆电力高等专科学校学报》 |2023年第1期|56-60|共5页
作者
杨钰慜; 戎小凤;
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作者单位

贵州师范大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机化教学;
关键词
因材施教; 教育成果预测; 神经网络;

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