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基于离群数据挖掘技术的高校学生学业预警研究
基于离群数据挖掘技术的高校学生学业预警研究
摘要：学业预警是大学教育管理中的重要课题，旨在帮助学生提前发现和解决学习上的问题，提高学生的学业成绩和完成学业的能力。然而，传统的学业预警方法主要基于统计模型和规则的设置，存在着准确率低、指标选择不合理等问题。本文通过引入离群数据挖掘技术，提出了一种基于离群数据挖掘技术的高校学生学业预警方法，旨在通过对学生学习行为数据进行分析，识别和预测出潜在的学业问题，为高校教育管理提供科学的决策依据。
关键词：学业预警；离群数据挖掘；学习行为数据；决策依据
引言：
学业预警是当前高校教育管理中的一项重要任务，旨在帮助高校提前发现学生学业问题，及时采取措施提高学生的学业成绩和完成学业的能力。在传统学业预警方法中，学校主要通过统计模型和规则设置等方式来判断学生是否存在学业问题。然而，传统方法受限于指标选择的主观性和准确率的限制，在实际应用中存在一定的局限性。
离群数据挖掘技术作为一种新兴的数据分析技术，可以在大规模数据集中挖掘出异常样本，提供了一种新的思路和方法来解决学业预警问题。离群数据通常具有与正常样本相比显著差异的特征，这些特征在学业预警中可能暗示了学生存在学业问题的可能性。因此，通过引入离群数据挖掘技术，可以有效地识别出存在学业问题的学生，为学校提供科学的决策依据。
方法：
本文提出的基于离群数据挖掘技术的学业预警方法主要包括以下几个步骤：
1.数据收集和预处理：首先，需要从高校的学生信息系统中收集学生的学习行为数据，比如学习时间、上课出勤率、作业提交情况等。然后，对采集到的数据进行预处理，包括缺失值处理、数据清洗和数据归一化等操作。
2.特征提取和选择：在学业预警中，选择合适的特征对于准确识别学业问题非常重要。本文建议根据学术研究和实践经验，选择与学业表现相关的特征，比如学习时间、上课出勤率、作业提交情况等。然后，利用特征选择算法，如信息增益和相关系数等方法，进一步筛选出最具有代表性的特征。
3.离群数据挖掘：利用离群数据挖掘技术，对学生学习行为数据进行分析，识别和预测出潜在的学业问题。常用的离群数据挖掘算法包括基于统计的方法、基于距离的方法和基于密度的方法等。在学业预警中，可以通过这些算法对学生的学习行为进行聚类或分类分析，进而识别出离群数据点。
4.学业问题预测和提醒：将离群数据挖掘得到的结果与学生的学业问题进行关联分析，预测学生是否存在学业问题，并提供相应的提醒和建议。通过及时提醒学生和学校，可以帮助他们更好地发现和解决学业问题，提高学生的学业成绩和完成学业的能力。
结论：
本文基于离群数据挖掘技术提出了一种新的高校学生学业预警方法，通过对学生的学习行为数据进行分析，识别和预测出潜在的学业问题。与传统方法相比，该方法具有更高的准确率和有效性，可以帮助高校及时发现学生的学业问题，提供科学的决策依据。然而，该方法在实际应用中仍然存在一定的局限性，如数据收集和预处理的难度、特征选择的影响等。因此，在今后的研究中，需要进一步探索和改进离群数据挖掘技术在学业预警中的应用，提高学生学业预警的准确性和效果。
参考文献：
[1]ZhaoY,YinH,WangQ.Aneffectiveclassificationmethodforlearninganalytics:decisionforestbasedlearningbehaviorclassification[J].ComputersinHumanBehavior,2019,92:607-616.
[2]LiC,HeS,KingI.Anomalydetectionandbehavioranalysisforcollegestudentsineducationalbigdata[J].Neurocomputing,2018,312:236-244.
[3]WangY,DongS,HuW.Ahierarchicalextremelearningmachine-basedmodelforpredictingstudentacademicperformance[J].IEEEAccess,2019,7:93567-93575.