混沌理论和机器学习算法的运动员成绩预测模型

为了改善运动员成绩的预测效果,更好地为体育训练提供支持,提出基于混沌理论和机器学习算法的运动员成绩预测模型。对运动员成绩数据进行分析,并通过混沌理论找到运动员成绩的变化特点,通过神经网络对混沌理论处理后的运动员成绩训练样本进行建模,并采用粒子群算法在线估计神经网络初始连接权值,最后采用具体运动员成绩数据对模型的可靠性进行分析。分析结果表明,该模型能够从运动员成绩数据中找到其将来变化态势,提高了运动员成绩的预测精度,预测结果具有一定的应用价值。     

ID3算法在成绩分析中的应用研究

利用决策树分类算法对课程信息、教师信息、成绩信息等教学信息库中的数据进行分析,从而生成决策树并从决策树中挖掘出影响成绩高低的主要因素以及各因素对成绩影响的强弱程度。将数据挖掘技术应用到数据的多维分析中,可以更好地为教学管理人员提供决策支持。     

基于大数据决策树的学生成绩分析和预测模型设计

中国科教事业飞速进步,大学生数量越来越多,高校毕业生综合素质低、能力不足等问题越来越突出。创建与素质教育要求相符合,促进教师发展、学生成长以及提高教育教学质量的教育评估体系,是新课程改革中的重要任务。本研究基于大数据决策树的学生成绩预测模型,根据学生学习状态,间接建立成绩预测系统,以解决学生成绩预测困难、模型复杂等问题,通过研究发现,基于大数据决策树系统预测学生成绩精准率达到94%,对学生成绩的监控极为有利,而且也可预测学生成绩的提升。     

基于机器学习的大学生网络学习分析

针对依靠大学网络教学平台的相关学习大数据,为教育管理者提供决策依据,为师生提供教学效果评估的需求,研究利用网络教学平台中的课程数据、学习过程数据、科目成绩等数据,采用不同的数据处理和数据分析方法,对大学生网络学习进行学习效果相关性分析、用户聚类分析和学习效果预测。通过研究得到了大学生网络学习效果的主要影响因素,不同类型学生的网络学习行为特点,以及对大学生网络学习效果进行预测的模型。     

数据驱动在“电力系统分析”中的应用探究

专业课教学面向高年级本科学生,授课内容具有一定难度,同时高年级学生往往存在学习积极性下降等现状。文章考虑把工科研究的数据驱动理念与专业课教学相融合,以电气专业核心课程《电力系统分析》为例,采用数据分析、数据相关性预测等数据驱动手段,指导高年级专业课授课中的难点。辅助专业课教师在制定教学计划时能够有数据参考与理论支撑,更好地服务于学生专业素质培养。     

基于数据截断变换的主成分分析回归预测方法

针对DataCastle学生成绩排名预测任务:根据学生以往的在校信息预测下学期的成绩排名,结合现有的主成分分析方法以及多元线性回归模型,本文提出了基于数据截断变换的主成分分析回归预测方法,并与其它的方法进行了比较,结果表明:基于数据截断的主成分分析回归预测方法能够更好地预测学生下个学期成绩,预测准确率达到78.57％,优于对比的模型,在最终结果排行榜中排在前百分之十,因此可以较好地作为解决其它预测分析问题的工具.     

基于数据分析的大学生学业预警模型的构建与研究

本文通过对计算机信息工程学院计算机科学与技术专业两个学期所有不及格学生的成绩信息与学生作业表现、课堂表现以及考勤表现等数据进行集成,运用了相关分析法、回归分析法来探讨学生成绩和学生平时表现之间的相关关系。研究结果表明,学生成绩与学生平时表现之间呈非常显著的正相关关系。确定了三个学业预警指标,分别为学生作业表现、课堂表现和考勤表现。通过这三个典型变量建立的回归模型能较好地预测学生成绩,并进行学业预警。     

基于不同神经网络模型预测体测成绩

为更加准确地反应当前学生的身体素质情况,基于多个不同的神经网络模型构建体测成绩预测模型,为降低体测成绩中各项目数据之间的相关性,使用主成分分析法对数据集进行处理。使用BP神经网络结合脉冲神经网络构建一个预测模型,加强模型处理分析数据集的能力,提高预测的准确性。在长短期记忆神经网络中加入注意力机制构建另一个预测模型,使模型更加关注数据集中的关键信息。通过实验,预测模型输出的预测值与实际值的重合率高达90%以上,预测准确率整体在95%以上。     

基于数据挖掘的高校学生成绩预测分析

以数据为基础的知识规则研究已经成为当前高校改进教学手段和提高教学质量的重要方法。文章进行了课程关联度、学生成绩预测两个方面研究。在课程关联方面,文章通过基于数学中的距离计算方法,分别研究了欧几里德距离关联分析算法、相关系数关联分析算法、余弦关联分析算法在课程关联度中的应用,并对三种关联算法进行了对比,其中余弦关联分析算法的效果最好。在学生成绩预测方面,通过调查问卷,收集了大量的数据,通过决策树算法分析了课程理解程度、学习时间、课程兴趣、性别等信息对学生成绩的影响。     

基于决策树算法的在线学习成绩预测

随着"互联网+教育"不断发展,在线学习已成为人们关注的热点.基于在线学习的学习行为数据来预测学生学习成绩,从而用于提前干预学生学习,是目前亟须解决的关键问题.本文首先收集学生在线学习的高维行为特征数据,对行为特征数据预处理后进行相关分析;随之,采用决策树C4.5算法构造成绩预测模型,通过模型预测学生成绩,与实际成绩对比...     

面向不确定残缺数据的大学生成绩预测方法

大学生在课程规划方面有很高的自由度,这使得成绩数据较不规整,研究者很难对学生的前序课程成绩进行有效分析、利用。已有的成绩预测方法普遍未考虑学生前序课程成绩残缺的现象,从而导致预测准确性不佳。提出一种基于K近邻局部最优重建的残缺数据插补方法,该方法能够有效抑制前序课程成绩缺失对预测模型精度的影响。实验表明,该方法的补全效果优于已有的均值插补、GMM插补等方法,结合随机森林模型实现了有效的成绩预测,为学生成绩管理、就业能力预警提供了客观的参考。     

大数据技术对高校计算机教育的影响及应对策略

大数据技术的广泛应用,正在深刻改变着高校计算机教育的生态环境。个性化教学通过对学生学习数据的实时分析,可以实现教学内容和方法的个性化,更好地满足学生的学习需求。通过加强实时评估与反馈机制,教师可以实时获取学生的学习数据,使教学更具针对性。但目前,还存在课程内容更新缓慢、学生实践能力不足等问题。为应对这些问题,文中提出了动态调整课程内容、增加实践平台和教师培训等应对策略。     

决策树ID3算法在成绩分析中的应用

应用数据挖掘ID3算法对《大学计算机基础》课程成绩构建决策树,并进行了深度分析和研究,找出影响学生成绩的主导因素,更好地开展教育教学工作。     

基于大数据的学生行为模型分析研究

本研究旨在基于大数据技术,对大学生的行为模型进行分析和研究。通过收集包括一卡通消费、宿舍门禁、选课记录、社交媒体活动等多种数据,以及其他可能影响学生行为的因素,如图书借阅、网络登陆等,构建大学生行为相关模型。研究采用统计学、机器学习和数据挖掘等方法对数据进行处理和分析,探索大学生行为中的关键因素和潜在趋势。通过预测模型的建立,可以预测学生的孤僻度、亲密度、疑似贫困生等重要指标,为学校和教师提供更科学有效的教学指导和个性化辅导。     

基于AHP与熵值法构建的火灾预测组合灰色模型

火灾预测可以帮助消防部门更好地采取预防措施和制定灭火方案,减轻火灾损失。如何通过人工智能方法预测火灾数量、判断火灾发展趋势成为一项重要的研究课题。对城市消防火灾数量进行预测时,文中首先对原始数据序列进行加权滑动均值处理;其次建立了基于背景值优化的灰色模型和无偏优化灰色模型;而后引入了结合等维新息理论的马尔可夫模型,对经过改进的灰色模型进行预测值的残差修正;最后建立了基于层次分析法（AHP）与熵值法的主客观赋权组合模型。针对北京市2012—2019年火灾事故数据进行建模,并对后续两年的火灾发生数量进行数据预测与模型对比验证分析,根据预测结果判断未来火灾数据的变化趋势。实验结果显示,优化模型可以提高预测精度,其中结合AHP与熵值法的组合模型预测精度达到了相对残差最小为0.610 5%,后验方差比为0.323%。实验结果证明,优化后的模型可以更好地应用于对火灾事故的预测。     

基于数据挖掘学习分析的高校计算机教学实证研究模型分析

为了提高现代高校校园信息化水平,充分使用学生在校行为数据创建智慧校园、数字校园,设计基于数据挖掘学习分析的计算机教学研究模型。通过网络平台收集某高校学生和教师教学大数据,使数据以深度学习过程意向模型实现分类,使用具备学习分析的定量研究方法实现网络化学习中教师在线备课、在线指导、学生自主学习、学习反馈与师生交互行为实现量化,对行为和深度学习过程中的意向模型进行相关性分析。通过研究表明,此行为存在较大管理难度,但能够为教师今后开发网络教学资源、学生学习评估提供参考。     

AI大模型在教育行业中的应用

随着AI（人工智能）技术在教育领域的快速发展,AI大模型已经成为推动教育个性化学习、提高教学效率的关键工具。文章探讨AI大模型在教育行业中的五个主要应用：自动化评分和反馈、个性化学习、虚拟助教和教师、智能教育内容创作、学习分析和预测。通过收集和分析在线学习平台的学生学习活动数据,建立机器学习模型,以预测学生的学习成绩,识别潜在的学习困难。此外,还讨论AI在教育应用中面临的挑战和发展方向。     

基于双平台学习数据的学生画像技术研究

随着信息化技术的不断推广,各大学校纷纷依托在线平台开展线上教学活动,如何有效利用平台上的学习数据更好地精准教学成为目前重要的研究领域之一。文章提出了构建学生画像的流程,包括采集“双平台”——超星学习通平台和头歌教学实践平台上的学生学习数据,对数据进行预处理,构建学生个体画像以及基于K-means聚类算法将学习数据进行聚类生成学生群体画像。最终,将学生分为三类不同特征的群体,教师针对不同学生群体画像进行分析,制定更科学的分类教学策略,实现个性化教学。     

VBA在Excel中的应用

二十一世纪是信息化时代，计算机办化自动化是信息时代应用最广泛的技术,利用Microsoft Excel电子表格处理系统，可以解决很多复杂问题，如财务计算、数据统计、决策选择、数据筛选、方案优选等。成绩等级评定能够让教师直观了解学生成绩情况，因此，成绩等级评定工作是学校的重要工作，也是教师的重要工作之一。如何高效、准确、科学、合理地对学生的成绩等级进行评定，就显得尤为重要。本文利用VBA在Excel中的应用，解决复杂成绩等级评定问题，从而提高成绩分析工作效率，减轻教师工作量。     

极限学习机修正误差的体育成绩预测模型

体育成绩的影响因素众多,具有时变性和随机性变化特点,为了提高体育成绩的预测精度,提出极限学习机修正误差的体育成绩预测模型。首先采用灰色模型对体育成绩进行预测,然后用极限学习机对灰色模型的预测误差进行修正,最后采用具体体育成绩数据对模型性能进行测试,测试结果表明,该模型能够提高体育成绩的预测精度,可提供有价值的参考意见。