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题名学生成绩关键因素挖掘与成绩预测
被引量：16
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作者
谢娟英
张宜
陈恩红
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
陕西省蒲城县第三高级中学
中国科学技术大学计算机科学与技术学院
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出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第3期316-325,共10页
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基金
国家自然科学基金(61673251)
中央高校基本科研业务费项目(GK201701006,GK201806013)
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文摘
为了探索影响学习成绩的关键因素,为学生学习、教师教学和学校管理提供帮助,采用密度全局K-means算法对UCI机器学习数据库的葡萄牙学生数据、陕西蒲城县第三高级中学的学生数据进行聚类分析,挖掘影响学生成绩的相关因素,并对学生成绩进行预测分析.葡萄牙学生数据挖掘发现:学生成绩与其所在学校、家庭住址、母亲学历、家庭有无网络有极大相关性,与父亲受教育程度、上学路上花费时间、想上大学、在谈恋爱也有一定相关性.蒲城县第三高级中学学生数据分析发现:学生成绩与其监护人、父母年龄、父母学历、学习态度、课后学习量之间有极大相关性.成绩预测聚类结果显示:预测成绩与实际成绩一致.中外学生数据挖掘揭示:学生成绩与父母受教育程度,特别是母亲受教育程度密切相关,母亲受教育程度越高,孩子学习成绩越好;孩子成长过程中,父母作为监护人的陪伴作用不容忽视;激励和引导学生树立远大理想,调动学生学习的主动性,对学习成绩和成长至关重要;缩小城乡教育差距势在必行.
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关键词
教育数据挖掘
学生成绩分析
密度全局K-means算法
关联分析
预测分析
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Keywords
educational data mining
student performance analysis
density-based global K-means
association analysis
prediction analysis
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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