基于特征选择的学位预警方法研究

高校学生能够顺利获得学位,不仅对其个人就业发展至关重要,也是衡量高校教学质量的重要指标之一。学位预警是教育数据挖掘的重要应用之一,通过学位预警可以尽早地对学生的学业情况进行警示,学生能够及时调整学习状态和方法,同时准确的学位预警也可以为改进教学指导策略提供参考依据。现有的预警模型构建多是基于全部成绩数据,忽略了课程间的冗余性,使得构建的模型精度不足。因此,提出基于Fisher特征选择方法构建学位预警模型。利用Fisher得分对特征进行初步筛选;然后,利用筛选后的特征构建学位预警模型;最后,通过预警模型对获得学位情况进行预测。为检验方法的有效性,在某高校汉语言文学、化学、数学与应用数学等专业真实数据上进行了大量实验。实验结果表明,基于特征选择的学位预警方法具有良好的准确度和实用性,可以为高校学生的学位预警工作提供数据支持。