42、基于机器学习的学生成绩预测

基于机器学习的学生成绩预测

在当今教育领域，利用机器学习算法预测学生的学业成绩成为了一个备受关注的话题。这不仅能为教育工作者提供有价值的见解，以调整干预措施和支持系统，还能帮助学生更好地规划自己的学习路径。本文将详细介绍如何利用机器学习技术，基于学生的心理和行为数据来预测其学业成绩。

研究背景与动机

随着申请国外研究生课程的学生数量大幅增加，现有的互联网资源虽然提供了一些录取统计数据，但缺乏针对特定学生档案的详细信息，导致申请者只能猜测并等待录取结果。特别是在印度，越来越多的学生希望到国外留学，预计到2024年，将有180万印度人在海外教育上花费850亿美元。因此，需要一种更有效、高效的自动化方式来处理录取过程。

本研究旨在通过收集学生的行为和心理特征（如动机和自我效能感）数据，训练机器学习算法来预测学生的学业成绩，从而推动教育领域机器学习知识的发展，提高学生的学习成果。

文献综述

许多研究已经表明，机器学习技术可以有效地基于心理和行为数据预测学生的学业成绩。以下是一些相关研究的总结：
| 研究 | 使用的算法 | 最佳算法 |
| ---- | ---- | ---- |
| [1] | 决策树、随机森林、k近邻、支持向量机 | 随机森林 |
| [2] | 逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络 | 神经网络 |
| [3] | 决策树、随机森林、k近邻、逻辑回归 | 随机森林 |
| [4] | 决策树、随机森林、k近邻、逻辑回归 | 随机森林 |
| [5] | 多种机器学习算法 | 决策树 |
| [6] | 多种机器学习算法 | - |