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数据背景下的学业预警机制探究及模型构建

论文摘要

当前,各大高校已显现愈加严重的学业危机现象,不仅给高校人才培养带来巨大挑战,而且给家庭、社会带来巨大损失。尽管现有学业预警机制能够在一定程度上对学业状态进行评估,但其所存在的单一性与滞后性,使其很难实现预先警告与防御功能。针对目前学业预警机制的不足,高校要通过学生所体现出的过程性学业状态以及学业指标的选取、学业信息的量化与转化,基于神经网络构建学业预警模型,并根据不同的预警结果执行相应的干预策略,最终帮助更多学生顺利完成学业,进而提高人才培养质量。

论文目录

  • 一、学业预警研究背景
  • 二、学业预警机制分析
  • 三、学业预警模型构建
  •   （一）学业信息搜集及指标确定
  •     1.学业指标确定
  •     2.数据量化与转化
  •   （二）模型构建
  •     1.模型架构
  •     2.模型训练
  •     3.模型验证
  • 四、基于预警等级的干预措施

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 孔令晶,王辉静,余晓菊,曲绪刚

    关键词: 学业危机,学业预警机制,学业信息,神经网络,干预策略

    来源: 教育观察 2019年28期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑

    专业: 职业教育

    单位: 深圳信息职业技术学院,深圳市明德实验学校

    基金: 深圳市教育科学规划课题“基于机器学习的智能化学业预警机制研究”(ybfz18279),深圳信息职业技术学院第七批校级教育教学改革与实践项目“云架构下的学业指标量化及评估机制探究”(2019jgyb13)

    分类号: G717

    DOI: 10.16070/j.cnki.cn45-1388/g4s.2019.28.023

    页码: 51-52+71

    总页数: 3

    文件大小: 236K

    下载量: 84

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/3695f01ed07170855f92a7e6.html