姚明海 李劲松 王 娜

(渤海大学 信息科学与技术学院,辽宁 锦州 121013)

1 研究背景

基于OBE(Outcomes-Based Education)的教学模式,是一种强调以学生为主体,聚焦学生最终学习成果的革新教学模式,对引导高校教师改进教学方法,改善教学效果,提升教学质量具有重大的现实意义。学习成绩是评估学生学习综合得分以及教师教学质量的一项重要指标。所以,提高学生成绩也成为各高校保证教学质量的一项重要工作任务。而经济合作与发展组织(OECD:Organization for Economic Co-operation and Development)在其发布的≪教育概览2018》中指出,根据调查发现,通过采取让期末成绩不及格的同学留级或重修并不能提升学生的最终毕业成绩[1]。目前的高校学习成绩管理仍存在很多局限,大部分高校都是在成绩公布后才能掌握学生的学习情况。如果有一种有效的成绩预测机制,学校就可以根据预测情况,干预学生学习过程,对不同群体的学生提供及时准确的教学指导,这必会对提高教学质量起到重要的推进作用。因此,学生成绩预测已经成为教育数据挖掘领域的一个热点研究课题[2]。

基于数据挖掘理论的教育数据挖掘早已成为数据挖掘应用领域的热门之一[3]。它试图从教育大数据中挖掘出潜在的影响教学行为的内在因素,并为教育机构调整教学方案,指导师生教学行为等提供决策依据。Francis 等[4]运用聚类和分类相融合的算法,利用学生基本特征、学术特征、行为特征和额外特征构建成绩预测模型。刘博鹏等[5]通过动态特征提取和偏互信息对学生特征进行选取,并通过交叉验证方法对支持向量机算法进行动态参数调整后实现成绩预测。……