20、基于人工神经网络预测学生学习成绩

基于人工神经网络预测学生学习成绩

1. 引言

在当今竞争激烈的教育环境中，学生学业成绩分析对于促进学生发展和提高高等教育整体水平至关重要。学生的学业成绩受多种因素影响，如过往学业记录、社会经济背景和个人特质等。

传统的统计方法在分析和预测学生成绩时存在局限性，难以处理复杂的教育数据和输入输出之间的关系。机器学习（ML）成为数据科学应用中的有力工具，能够自动从数据中学习。人工神经网络（ANN）作为一种替代技术，在非线性建模方面表现出色，无需预先了解输入和输出变量之间的关系。

神经网络模型有多种类型，如前馈神经网络（FFNN）和级联前馈神经网络（CFFNN）。CFFNN不仅通过隐藏层间接连接，还在输入层和输出层之间有直接连接，能够保留输入变量和输出变量之间的线性关系，同时适应非线性关系。目前，关于CFFNN的研究较少，因此我们使用UCI存储库的数据，采用CFFNN模型来预测学生的学业成绩。

本文的结构如下：第2节进行文献综述；第3节介绍提出的ANN模型；第4节阐述实验设置；第5节进行结果分析；最后，第6节给出结论和未来展望。

2. 文献综述

近年来，基于ANN的有效预测应用越来越受欢迎，不同类型的ANN模型被用于预测学生的最终成绩和错误数量。例如，前馈（FF）和反向传播（BP）神经网络被用于相关预测；神经网络装袋技术用于预测未来几年的学生入学率。

一些研究表明，学生使用社交媒体的情况和家庭历史对学业成绩有很大影响，ANN在预测学生成绩方面优于其他方法。还有研究对FFNN的速度进行了改进，通过应用小世界拓扑结构提高了其性能。此外，许多研究使用不同的ANN模型和算法来评估学生的成绩，如多层感知神经网络、练