【摘 要】
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随着教育大数据的不断发展,越来越多的研究者投入到这一研究领域。成绩预测作为该领域的一个重要分支,成为了研究者们关注的热点。本文主要从学生的在校数据提取特征,建立成绩预测模型,并在此基础上设计实现成绩预警系统,用来帮助辅导员更好的管理学生的学习,帮助学生顺利完成学业。具体的工作内容如下所述:（1）本文通过ETL工具采集学生一卡通消费数据,图书馆门禁数据,图书馆借阅数据,校园网日志数据,从这些数据中提
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随着教育大数据的不断发展,越来越多的研究者投入到这一研究领域。成绩预测作为该领域的一个重要分支,成为了研究者们关注的热点。本文主要从学生的在校数据提取特征,建立成绩预测模型,并在此基础上设计实现成绩预警系统,用来帮助辅导员更好的管理学生的学习,帮助学生顺利完成学业。具体的工作内容如下所述:（1）本文通过ETL工具采集学生一卡通消费数据,图书馆门禁数据,图书馆借阅数据,校园网日志数据,从这些数据中提取学生的行为特征,如周内进馆天数,图书借阅次数,消费次数,早餐规律性等,将提取的这些特征与学生的成绩进行相关性分析,找出了影响学生成绩的特征。（2）本文基于Stacking集成学习方法构建成绩预测模型。因为数据是非均衡的,所以使用Smote算法对数据进行过采样操作。为了减少冗余的特征并提升模型的分类性能,使用TMGWO算法对数据进行特征选择,原始TMGWO算法使用准确率作为适应度函数,针对非均衡数据评估,本文对算法进行了改进,使用F1-Score作为TMGWO算法的适应度函数,来评估所选特征,通过对比实验验证改进的有效性。最后,本文构建的成绩预测模型在测试集上得到了87%的准确率和0.8的F1值。（3）本文根据构建的成绩预测模型设计并实现了成绩预警系统。该系统是基于B/S架构实现的,并且使用了前后端分离技术。该系统的主要用户为辅导员和学生。辅导员通过该系统可以查看学生的预警信息和历史成绩,当学生被预警时,辅导员可以通过该系统向学生发送邮件,提醒学生。学生通过该系统可以查看自己的成绩预警情况和历史成绩信息等。
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