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基于教育数据挖掘的学业表现影响因素研究
文献摘要：
本研究运用数据挖掘技术对高校学生学业表现和影响因素进行分析,目的在于提高学生学业表现和改善教学模式.首先采集学生的人口统计、学习环境、个人特征和学习投入四个方面的信息,构建综合教育数据框架,然后通过使用SPSS Modeler软件分别建立决策树、贝叶斯网络、神经网络和支持向量机四种预测模型来探讨影响学业表现的因素,最后以湖北某高校为例进行实证研究,通过比较模型的准确率、召回率和F1值对模型有效性进行评估.实验结果表明,习题完成情况、每周学习时长和性别是影响学生学业表现最重要的三大因素.
文献关键词：
教育数据挖掘;学习行为;学业表现
中图分类号：
作者姓名：
沈林豪;唐海;许睿
作者机构：
湖北汽车工业学院电气与信息工程学院,湖北十堰442002
文献出处：
引用格式：
[1]沈林豪;唐海;许睿-.基于教育数据挖掘的学业表现影响因素研究)[J].佳木斯大学学报（自然科学版）,2022(06):139-144
A类：
B类：
教育数据挖掘,学业表现,研究运用,数据挖掘技术,高校学生,改善教学,人口统计,学习环境,个人特征,学习投入,综合教育,Modeler,立决,决策树,贝叶斯网络,比较模型,召回率,模型有效性,习题,完成情况,学习时长,学习行为
AB值：
0.364406
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