【摘 要】
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教育是立国之本,是我国从人力资源大国迈向人力资源强国的根本,而高等教育是教育的重中之重。高校响应国家政策对学生扩招,与此同时学习困难的学生数量也增多,因此对学习困难学生进行学业帮扶、帮助他们更好地完成学业极为重要。然而高校现有学业预警方法使用学生不及格课程总学分对学生学业预警,存在预警周期长、学生接收预警信号滞后性的问题,本文在现有预警系统的研究基础上,采用KNNTab Net模型改进学业预警系统
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教育是立国之本,是我国从人力资源大国迈向人力资源强国的根本,而高等教育是教育的重中之重。高校响应国家政策对学生扩招,与此同时学习困难的学生数量也增多,因此对学习困难学生进行学业帮扶、帮助他们更好地完成学业极为重要。然而高校现有学业预警方法使用学生不及格课程总学分对学生学业预警,存在预警周期长、学生接收预警信号滞后性的问题,本文在现有预警系统的研究基础上,采用KNNTab Net模型改进学业预警系统展开研究,具体研究内容如下:（1）针对预警周期长、预警滞后性问题,本文结合学生行为数据与历史成绩数据,探究其与学业的关联性,将预警周期缩短至三个月,期末考试前一个月可以对学习困难的学生发出预警通知。使用频率统计法与Kendall等级相关系数分析方法对学生特征与学业的关联度分析,将相关性高的学生特征作为预警模型输入特征。（2）提出一种基于KNN-Tab Net学业预警模型。针对Tab Net原生缺失填补方法在数据规模较小的实际应用中表现欠佳问题,提出使用KNN插值填补法代替Tab Net缺失填补方法,提升模型分类性能,然后使用贝叶斯算法对Tab Net超参数空间参数调优,加快模型收敛速度,最后将本文所提KNN-Tab Net预警模型与Tab Net、XGBoost、Light GBM等算法模型对比,并验证所提算法模型的性能表现较优。（3）基于KNN-Tab Net的学业预警系统设计与实现。首先对学业预警系统的功能性需求和非功能性需求分析,然后设计学业预警系统的架构和数据库,接着使用Think PHP和Admin LTE框架搭建学业预警系统,并将本文提出的KNN-Tab Net模型嵌入到学业预警功能模块中,最后使用黑盒测试方法对系统的稳定性和易用性测试分析。
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