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摘要
随着高校信息化建设的发展，学生学业预警成为当前教育研究应用的一个热点领域。从当前高校信息化建设学生管理的问题出发，突出高校学业预警的必要性。为了提升高校学生的学业水平，提出了一种基于机器学习的学生学业成绩预警方法，针对多异构学生行为数据，采用数据预处理技术，对样本数据进行预处理，挖掘基于知识点和题型的数据特征，构建了基于知识点特征和题型特征的成绩预警模型（K-DNN），设计并实现了学生学业成绩预警模型，以期待解决高校学生管理的实际问题，提供更精细化学生管理服务，促进学生的个性化成长，提升高校信息化建设水平。
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单位益阳医学高等专科学校; 长沙卫生职业学院; 长沙电力职业技术学院
