SVR回归在成绩预测预警中的应用研究

喻铁朔 甘琤 李霞

摘   要：在高校建设智慧校园趋势下，学业预警重要性逐渐增高。在学业预警中实现学生的成绩预测，能够为学生和教师提供可靠、先验的学习指引和决策依据。文章依据课程间的相关性，采用SVR（支持向量回归）进行成绩预测，并在预测基础上实现学业预警。同时对预测预警的学生进行问卷调研，对学生反馈意见进行文本分析。结果表明，考前的学业预测预警能够提高学生学习的积极性并对学习目标具有指引作用，能为教师教学提供参考依据。

关键词：成绩预测;学业预警;课程相关性;支持向量回归

中图分类号：G434 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2020）11-0076-05

一、引言

在高校信息化建设逐步转化为智慧校园建设的过程中，教育数据挖掘是实现智慧校园、智慧教学的主要手段。利用数据挖掘技术为学生、教师、管理者提供良好的学业指导或决策支持是目前的发展方向。在高校教学中，学生课程成绩是衡量学生知识掌握程度和教师教学结果的重要尺度，通过预测算法进行课程成绩预测并实现相应的统计分析预警，能够给学生提供课程学习指引、帮助学生规避学业风险，也能为教师和管理者的教学、教务管理提供支持。

目前有许多关于学业预警和成绩预测的研究，例如学业预警方面，金义富等[1]提出了一种基于离群挖掘的“三位一体”的预警模型，通过对学生数据的离群值探索，根据学生的离群次数建立两类六级的预警等级机制。……