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基于极限学习机算法的学困生预测研究

李刚生; 高铁刚; 刘旭; 于海波 现代教育技术 2018年第04期

摘要:高校学困生预测方法的研究正越来越受到研究者的关注,但目前还没有一种成熟有效的学困生预测方法。针对该问题,文章提出了一种大数据环境下基于极限学习机的学困生预测方法,并以中国海洋大学2011级学生的学籍信息、心理测试得分、第一学期考试成绩为输入变量,以学生的学困情况为输出变量,进行了极限学习机的训练;同时,以2012级学生数据作为测试集输入极限学习机进行测试。测试结果表明,约有46%的学困生被准确预测,7%的非学困生被误判,此预测结果验证了文章所采用方法的有效性。

关键词:学困生预测极限学习机

单位:中国海洋大学教育系; 山东青岛266100; 沈阳师范大学教育技术学院; 辽宁沈阳110034; 中国海洋大学工程学院; 山东青岛266100; 中国海洋大学计算机基础部; 山东青岛266100

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