机器学习已成为预测学生学业成绩的重要工具。对相关研究进行了系统综述,考察了机器学习模型在教育数据挖掘中的应用。我们评估了不同方法的准确性、特异性、灵敏性和召回率,并探讨了它们对改善教育系统的影响。此外,我们还讨论了当前挑战和未来的研究方向。
机器学习在预测学生学业成绩中的应用:系统综述
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个性化学习支持: 系统整合学生学习数据,提供定制化的学习建议和反馈。
家校互动平台: 系统搭建家长与教师沟通的桥梁,促进学生学习进展的共同关注。
综合素质评价: 系统纳入学生多元化评价指标,促进学生全面发展。
二、技术应用创新
云计算: 利用云平台实现数据存储和系统部署,提高系统可扩展性和安全性。
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