基于BP神经网络的学生成绩预测方法研究

周剑 薛景 韩崇 肖甫 孙力娟

摘  要： 利用已有成绩对未来成绩进行准确预测，对提高教学质量有重大意义。文章提出了基于BP神经网络的学生成绩预测方法，并将其应用于南京邮电大学C语言课程的期末成绩预测，以及某高中高考成绩预测。通过对比分析，说明该方法的应用条件，验证该方法的有效性。最后分析该方法应用于教学的具体方式。

关键词： 成绩预测; BP神经网络; 大学课程成绩; 高中高考成绩; 教学质量

中图分类号：G642          文献标志码：A     文章编号：1006-8228（2018）12-71-04

Abstract： It is of great significance to improve the teaching quality by accurately predicting future performance with existing performance. The student performance prediction method based on BP neural network is proposed in this paper. And the proposed method is applied to the final performance prediction of C programming language course in Nanjing University of Posts and Telecommunications， and the performance prediction of college entrance examination in a high school. Through comparison and analysis， the application condition of the proposed method is illustrated， and the effectiveness of the proposed method is verified. Finally， the specific application of the proposed method in teaching is analyzed.

Key words： performance prediction; BP neural network; college courses performance; college entrance examination performance;  teaching quality

0 引言

学生成绩是评价教学质量的重要依据。随着信息化技术的普及，学校教学管理系统及课程作业系统中，以电子数据形式积累了大量的学生作业成绩和考试成绩。如何对这些成绩数据进行有效挖掘以提高教学质量，是值得研究的问题。学生因个体差异，导致学习效果会存在很大的差异[1]。如果能利用学生已有成绩对该学生的未来成绩做出预测，并以预测结果为依据，适当地更改教学策略并对学生进行提示[2]，可以提高教学质量。

成绩预测最初采用基于人工的预测方法，由教师或者科研人员人工收集数据，并根据经验对成绩进行估计。该类方法不仅工作过程复杂，而且计算量大、耗时长。随后出现了基于数理统计的预测方法，如最小二乘回归、灰色模型等[3-4]。该类方法采用数学建模对学生成绩进行预测，然而该类方法对于非线性数据的预测能力不强，无法准确刻画学生成绩变化特点。……