基于聚类集成的学生群体画像构建

作者：王惠惠; 董永权^*; 和文斌; 范斐然

来源：江苏师范大学学报(自然科学版), 2022, 40(03): 46-50.

• 聚类集成
• 学生群体画像
• 分类教学

学生群体画像能自动挖掘学生的行为数据，构建不同特征群体，辅助教师快速把握学生群体的全貌，进行差异化教学.提出一种基于聚类集成的学生群体画像方法.首先，分析学生的基础数据和行为数据，建立学生群体画像的特征标签；其次，运用KMeans、KModes和GMM 3种聚类方法构建基聚类器；最后，通过投票法对基聚类器的结果进行集成处理.实验结果表明，相对于KMeans、KModes和GMM 3种聚类方法，本文提出的方法能显著提高聚类结果的精确性和鲁棒性；可将学生分为3类不同特征的群体.教师可根据不同群体的画像，制定更科学的分类教学策略，实现个性化教学.

• 单位
  江苏师范大学; 教育学院