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高校学业预警系统的研究与实现的中期报告
一、研究背景
高校教育是我国人才成长的重要基地，而学业预警则是保障学生顺利完成学业和防范学生退学的重要手段。然而，当前大部分高校还未建立完善的学业预警机制，加上传统手动管理方式存在管理效率低、数据不及时、难以实现个性化管理等问题，因此迫切需要开展高校学业预警系统的研究和实现。
二、研究目标
本文旨在通过对高校学业预警系统的研究，建立一套完整的学业预警管理系统，能够逐渐形成科学、智能化、定制化的学业预警机制，是未来高校实现精细化管理的一个重要探索。
三、研究内容
1.分析当前高校学业预警机制的不足之处，深入探究学生退学的主要原因，了解学生退学的相关情况。
2.研究和分析学业预警系统的设计需求，结合数据挖掘和机器学习算法，建立量化的预警指标体系。
3.提出高校学业预警系统的整体架构设计，包括前端数据采集、后端数据处理、模型训练和预警报告等部分。
4.基于Python编程语言，利用Django框架，实现系统的原型。
5.设计评估实验，确定系统的精度、召回率、F1值等指标，并对系统进行优化。
四、研究意义
1.通过建立科学而完善的学业预警机制，能够及时关注学生的学业状况，为学生成长提供更加有力的保障。
2.通过数据分析及预测，能够较为准确的预测学生的退学风险，有效提高高校的管理水平。
3.通过机器学习算法的应用，能够实现对学生的个性化管理，满足不同学生的需求。
4.本研究成果可以为高校学业管理提供经验和参考，推行全面建立学业预警机制，改良学业预警工作。
五、研究计划
本研究计划将于明年第一季度完成，具体计划如下：
1.在第一季度内，完成学业预警机制的不足之处的调研和分析工作，并对学生的退学原因进行深入研究。
2.第二季度内，确定高校学业预警系统的需求和指标体系，并设计学业预警系统的整体架构。
3.在第三季度，建立Python-Django框架下的学业预警系统，并调试验收。
4.进行实验验证、数据清洗、模型训练，基于学生就业率、学术表现、日常行为等多种维度预测学生留学质量。
5.在第四季度内，完善高校学业预警系统各项指标，优化系统。
六、参考文献
1.张磊，高校学业预警机制研究，北京：中国教育出版社，2013年。
2.李明，学生学业信息管理系统的设计与实现，计算机应用，2018年，29（4），88-91。
3.李华，高校学生留学意向预警模型研究，电子技术与软件工程，2017年，14（2），52-55。
4.姜小强，基于数据分析的高校学业预警模型研究，电脑编程技术，2016年，24（6），100-103。