9、学生学习分析与农业决策模型协调

学生学习分析与农业决策模型协调

1. 学生学习分析

在学生学习分析方面，可将学生分为三个集群，不同集群学生具有不同的学习特点：
| 集群类型 | 特点 | 占比 |
| — | — | — |
| 善于自我分析错误型 | 具备较高的独立解决问题能力，能进行自我错误分析 | 约 25% |
| 普通型（“Norm”） | 有足够的积极性，平均分数高 18%，但基本不参与基础课程外活动，也较少使用独立解决问题的工具 | 未提及 |
| 未学习型（“Not - studying”） | 虽报名但未开始学习或早早辍学，分数低且缺乏活动，但部分人曾积极尝试改善情况 | 未提及 |

这种聚类方法未来可用于为潜在雇主筛选候选人。在课程进行中对学习成果进行中间卸载和对学生进行初步聚类，能更精准地针对不同类型学生，识别他们的困难并提供支持，从而对课程整体结果产生积极影响。

SAP Predictive Analytics 可作为分析学生数字足迹的有效且相对简单的工具。其分析流程如下：

graph LR
    A[收集学生数据] --> B[使用 SAP Predictive Analytics 分析]
    B --> C[进行学生聚类]
    C --> D[针对不同聚类学生提供支持]

2. 农业决策模型协调

2.1 农业数字化背景

农业产业是国家重要产业，其数字化与精准农业的全球趋势相符。数字技术基于硬件、软件和网络，随着时间推移愈发复杂和集成，促使社会