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摘要
因材施教是最为理想的教育模式，然而由于教育资源的不足和教学条件的限制，目前普通高校仍然无法做到针对学生的个性化培养，只能进行缺点明显的批量教育。为平衡资源消耗与因材施教的矛盾，很多高校实施聚焦战略，对少数精英学生给予大量关注，甚至成立独立学院实施针对性服务。然而研究表明，相较于精英学生，存在学业成绩异变的另一类少数学生群体更值得被优先关注。遗憾的是，现有的人才培养模式难以提前感知这部分学生，针对他们的个性化培养充满挑战。该文基于大数据的信息处理技术，以西华大学物理专业大三的学生为例，利用学生平时行为产生的多角度信息，构建学业成绩波动与社交生活异变的关联模型，实现学业成绩异变的低成本提前预测，使得针对学业成绩异变群体的个性化人才培养成为可能。
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