【摘 要】
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传统的大学生学业预警策略依赖大量人力,效率低且成效不足。为此引入数据挖掘技术自动预测将来学习成绩并及时发出预警信息。首先从现有业务级信息系统中抽取并构造学业状态
【机 构】
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温州医科大学信息与工程学院,温州医科大学药学院
【基金项目】
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国家社科项目(14CFX017);温州市哲学社会科学规划课题(No.16WSK037)
论文部分内容阅读
传统的大学生学业预警策略依赖大量人力,效率低且成效不足。为此引入数据挖掘技术自动预测将来学习成绩并及时发出预警信息。首先从现有业务级信息系统中抽取并构造学业状态特征向量;然后运用支持向量机进行统计学习得到非线性预测模型;最后利用模型自动发现学习状态不佳的学生并发出预警。经测试本方法的准确率达84%,可有效提高学业监督效率,并可推广应用于学生党建信息挖掘、学习目标预测等其它个性化管理领域。
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