基于人工智能的高校学生表现预测模型

作者：陈立军^*; 潘正军; 陈孝如

来源：计算机系统应用, 2023, 32(06): 212-220.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.008936

• 可持续发展
• 人工智能
• 高等教育
• 机器学习
• 数据分类
• 预警系统
• 学生成绩预测

教育是实现可持续发展目标的重要推动因素,为了实现可持续发展目标,人工智能(AI)是一项蓬勃发展的技术,人们对理解学生行为和评估学生表现越来越感兴趣,人工智能在改善教育方面有着巨大的潜力,因为它已经开始在教育领域被开发出创新的教学方法,以创造更好的学习.介绍了一种基于人工智能的分析工具,用于预测某所大学一年级信息技术课的学生表现,建立了基于随机森林的分类模型,预测第6周学生的学习成绩,准确率为97.03%,敏感性为95.26%,特异性为98.8%,精密度为98.86%,马修斯相关系数为94%,证明了这种方法在预测学生课程的早期表现,非常有用.在COVID-19疫情期间,实验结果表明,建议的预测模型满足预测虚拟教育系统中学生的学习行为要素所需的准确性、精确度和召回率.

• 单位
  广州大学华软软件学院