13、教育领域中的智能评估与学习模型

教育领域中的智能评估与学习模型

神经网络在学生成绩评估中的应用

评估模型测试

在学生成绩评估方面，基于神经网络的评估方法展现了一定的优势。研究人员对评估模型进行了测试，分别在公平结果和较差结果的情况下进行试验。在公平结果测试中，模型能够较为准确地反映学生的实际情况；而在较差结果测试中，模型也能识别出相应的问题。

神经网络模型评估

为了评估神经网络模型，研究人员进行了16次测试。其中14次结果准确，2次结果不正确。为了进一步检查模型的准确性，研究人员应用了混淆矩阵。混淆矩阵也称为列联表，常用于监督学习中直观地衡量算法的性能。矩阵的列表示评估类别的实例，行表示实际类别。具体的混淆矩阵如下：
| | 好 | 一般 | 差 | 分类总体 | 生产者准确率（精度） |
| — | — | — | — | — | — |
| 好 | 14 | 0 | 2 | 16 | 87.5% |
| 一般 | 2 | 14 | 0 | 16 | 87.5% |
| 差 | 0 | 2 | 14 | 16 | 87.5% |
| 真实总体 | 16 | 16 | 16 | 48 | |
| 用户准确率（召回率） | 87.5% | 87.5% | 87.5% | | |
| 总体准确率（OA） | | | | | 87.5% |

从混淆矩阵的结果可以看出，神经网络评估模型的总体准确率达到了87.5%，这表明该模型在学生成绩评估方面具有较高的准确性。

研究局限性与结论

本研究仅聚焦于一门核心计算学科——数据库系统进行实证研究，目标群体是信