基于课堂学习数据的期末成绩预测方法的研究①

覃斌毅 李芸

摘要：在高校教学活动中，学生期末考试成绩是评估学生对所学知识掌握程度的重要依据，也是评价教学质量的重要指标之一。学生在课程学习中的学习行为与期末考试成绩存在着一种量化关系。本文使用雨课堂对课程学习数据进行采集，然后使用主成分分析方法对数据进行分析，并通过混淆矩阵评价成绩预测结果，最终实现通过平时课堂学习数据预测课程期末成绩。

关键词：雨课堂主成分分析成绩预测混淆矩阵

Abstract： In college teaching activities， students' final examination results are not only an important basis for evaluating students' mastery of knowledge， but also one of the important indicators for evaluating teaching quality.There is a quantitative relationship between students' learning behavior in course learning and their final exam scores. In this paper， the rain classroom is used to collect the course learning data， then the principal component analysis method is used to analyze the data， and the score prediction results are evaluated through the confusion matrix. Finally， the final score of the course is predicted through the usual classroom learning data.

Key Words： Rain classroom; Principal component analysis; Performance prediction; Confusion matrix

《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》中提出“推动信息技术和高等教育的合理融合，利用信息化工具和平台提升教学水平”。在高校教学活动中，学生期末考试成绩是评估学生对所学知识掌握程度的重要依据，也是评价教学质量的重要指标之一。研究表明，学生在课程学习中的学习行为与期末考试成绩存在着一种量化关系。通过这种量化关系，可以根据学生在课程中的学习行为，预测出学生期末考试是否会挂科，使得教师在教学过程中及时对存在挂科风险的学生进行指导，避免挂科，从而提高教学质量。如何利用信息化工具，记录下学生在课程学习中的学习行为数据，并对数据进行分析，得出学习行为与课程期末考试成绩的联系，建立期末成绩预测模型，具有实际应用价值。

在国外，Shaymaa E.Sorour等[1]人通过分析学生的课程评论数据，提取出评论属性，然后利用决策树和随机森林算法预测学生课程成绩。……