摘要 : 在分析国内外研究的基础上,提出从社会及人口统计特征、学校环境、个人特征和学生投入等四个维度构建高校学生学业表现研究框架.以A大学为例,构建整合型教育数据系统,基于不同数据来源,应用决策树、贝叶斯网络、人工神经网络和支持向量机分别建立分类... 展开
| 作者 | 丁国勇 程晋宽 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Modeling of College Students' Academic Performance Based on Educational'Data Mining |
| 期刊名称 | 《黑龙江高教研究》 |
| 期刊英文名称 | 《Heilongjiang Researches on Higher Education》 |
| 页码/总页数 | 76-81 / 6 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / G647 |
| 关键词 | 高校学生 学业表现 教育数据挖掘 分类模型 |
| 基金项目 | 全国教育科学“十三五”规划教育部重点课题“教育大数据背景下高校学生学业表现建模研究”(编号:DIA180378)阶段性研究成果. |
| 收录情况 | BDHX CHSSCD |
| 机标主题词 / 分类号 | 数据挖掘;分类模型;维数 / TP274;TP391.99;O14 |
