多维特征对高校学生学业预警预测的影响

刘丽娟; 林雨衡; 王晓琪; 崔建峰

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多维特征对高校学生学业预警预测的影响

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cqvip:将计算机与信息工程学院2016级全部专业大一新生的修课成绩作为直接影响特征,与修课成绩相关的7个其他特征作为间接影响特征,分单一专业和学院全部专业两个研究对象,基于随机森林算法,构建学生学业预警预测模型,并就多维特征对学业预警预测的影响及其重要性进行量化和对比研究。研究发现,直接影响特征中的6门课程——C语言程序设计I和Ⅱ、面向对象程序设计、高等数学Ⅰ(上)、大学物理Ⅰ(上)和大学英语2的成绩对预测准确度影响最大;加入间接影响特征,特别是“课程总绩点”和“不及格科目数”对提升预测准确度有积极的影响。学生应高度重视对大学一年级的公共基础课和专业基础课的课程学习,老师应注重实践类课程的过程评价,教学管理部门应完善学生学习过程的管控。

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来源
《厦门理工学院学报》 |2020年第1期|54-61|共8页
作者
刘丽娟; 林雨衡; 王晓琪; 崔建峰;
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作者单位

厦门理工学院计算机与信息工程学院福建厦门361024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;学校管理;
关键词
学业预警; 预测模型; 高校学生; 课程成绩; 随机森林算法;

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