0 引言
教育數(shù)據(jù)挖掘旨在從海量的教育數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的內(nèi)在聯(lián)系與規(guī)律，為學(xué)生學(xué)習(xí)、教師教學(xué)以及教育管理提供一些幫助[1]。學(xué)生成績預(yù)測與預(yù)警作為教育數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的重要研究分支之一，學(xué)生成績預(yù)測與預(yù)警能幫助學(xué)生完善自我認(rèn)知，提高自我學(xué)習(xí)能力，提升學(xué)生成績及教師的教學(xué)成果，并且有助于教師對預(yù)警學(xué)生進(jìn)行有效的干預(yù)和指導(dǎo)，具有重要的研究意義與應(yīng)用價(jià)值。目前，對學(xué)生成績進(jìn)行預(yù)測分析及其成績關(guān)鍵影響因素挖掘研究已引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，如張福生等的基于校園云的高校學(xué)生學(xué)業(yè)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)研究[2]，周慶的基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校學(xué)生學(xué)業(yè)預(yù)警分析研究[3]，尹茂竹的基于大數(shù)據(jù)的高校學(xué)生學(xué)業(yè)成績預(yù)警分析[4]，李夢瑩的基于雙路注意力機(jī)制的學(xué)生成績預(yù)測模型[5]。
在已有研究中，大多數(shù)學(xué)生成績只是給予在成績類別上的預(yù)測，如好、中、差等[5-8]，少有能給出學(xué)生成績分值的直接預(yù)測，而且鮮有學(xué)者利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)對學(xué)生成績預(yù)測與預(yù)警進(jìn)行研究。本文提出了基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的學(xué)生成績預(yù)測與預(yù)警模型，該方法通過元路徑計(jì)算得到學(xué)生間相似度矩陣，利用相似度矩陣構(gòu)造成績變化趨勢矩陣，投票得到學(xué)生成績預(yù)警與預(yù)測結(jié)果；最后，在公開數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證所提模型的有效性，結(jié)果表明，該模型能夠?qū)W(xué)生成績進(jìn)行預(yù)警，并能在一定閾值下預(yù)測學(xué)生成績具體分值。
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作者信息：
徐小玉
(浙江萬里學(xué)院 文獻(xiàn)與信息中心，浙江 寧波315000)