【摘 要】
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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
【机 构】
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湖北汽车工业学院电气与信息工程学院
【基金项目】
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2020湖北省教育规划重点课题（:2020GA045）；
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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。
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