教育与研究

基于机器学习的学生成绩预测研究

花 卉

金陵科技学院 计算机工程学院

陈 爱萍

金陵科技学院 计算机工程学院

DOI: https://doi.org/10.59429/jyyj.v6i12.8308

Keywords: 学生成绩预测；机器学习；回归分析；深度学习

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Abstract

学生成绩是衡量学习效果和教学质量的重要指标，准确的成绩预测能够为个性化教学和学习干预提供有力 支持。本研究通过学生在不同知识点上的平时成绩构建回归模型，以预测期末成绩，并识别出对期末成绩有显著影 响的关键知识点。研究采用了数据预处理、特征选择、模型训练和评估等步骤，结果表明，平时成绩与期末成绩之 间存在显著的线性关系。通过对比 Ridge 回归、Lasso 回归和 Elastic Net 回归，研究不仅量化了各个知识点对期末成 绩的影响强度，还证明了这些模型具有较高的预测精度。这为教育工作者提供了基于数据的干预措施与个性化教学 指导的科学依据。

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