【摘 要】
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随着大数据时代的到来,各高校教育实现数字化、信息化统筹管理是与时俱进的战略目标。尤其,高校实现精准资助已成为教育扶贫的核心任务,如何运用大数据、人工智能技术等现代信息技术手段,挖掘高校学生贫困差异特征,实现精准识别贫困生,精准资助更贫困的学生,达到“扶贫、励志、强能”三位一体的资助目标,具有重要的战略意义。本文基于某高校的后勤处、图书馆、教务处、学工工作处等初始的学生数据,初步对原始学生数据进行一
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随着大数据时代的到来,各高校教育实现数字化、信息化统筹管理是与时俱进的战略目标。尤其,高校实现精准资助已成为教育扶贫的核心任务,如何运用大数据、人工智能技术等现代信息技术手段,挖掘高校学生贫困差异特征,实现精准识别贫困生,精准资助更贫困的学生,达到“扶贫、励志、强能”三位一体的资助目标,具有重要的战略意义。本文基于某高校的后勤处、图书馆、教务处、学工工作处等初始的学生数据,初步对原始学生数据进行一致性分析、缺失值、异常值、重复值等脏数据分析后,从多维度构建识别贫困生的指标体系,分析讨论贫困生与非贫困生在行为上的差异;基于构建的特征变量,运用Smote算法处理样本不平衡问题。同时,针对精准识别特征数据集的高维特征空间以及最终建立分类集成算法模型的非线性,采用单变量的方差分析,结合基于随机森林的Filter式特征选择算法处理数据冗余特征量过多的问题;并以集成学习算法为技术依托,借助Grid Search CV、结合五折交叉验证法,不断训练并调整集成学习算法模型的重要参数,构建高校贫困生精准识别模型。根据模型评估指标:AUC值、1F得分,通过测试集综合评估Ada Boost、XGBoost、GBDT三种集成学习分类算法模型后,选择AUC值、1F得分表现最优的XGBoost模型作为精准识别贫困生的评估模型。有效地实现数据挖掘技术在贫困生识别上的可行性应用,为实现学生的精准资助提供保障。
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