基于機器學習的數學成績預測系統設計

摘要：隨著教育信息化的持續推進，教育領域產生了大量數據，如學生的基本信息、考試成績、答題記錄、課堂行為、學習情感等。這些數據包含了豐富的信息，反映了學生的知識水平、能力素質、學習風格、興趣愛好等方面。利用數據挖掘技術，可以從這些數據中提取有用的特征和模式，構建有效的預測模型，為教育管理和決策提供支持。本文使用機器學習方法對學生的數學成績進行預測，并比較和分析不同算法在預測性能和效率方面的差異。

關鍵詞：機器學習；數學成績預測；GBDT；隨機森林

一、引言

（一）研究背景及意義

隨著教育信息化的發展，教育數據的規模和復雜度不斷增加。如何有效地利用這些數據提高教學質量和效果，成了教育領域的一個重要課題。教育數據挖掘（Educational Data Mining， EDM）是一門運用數據挖掘技術和方法，對教育數據進行分析和挖掘，從中發現有價值的知識和規律，以支持教育決策和改進教育過程的學科[1]。

（二）國內外研究現狀

學生成績預測是教育數據挖掘和機器學習領域的一個重要課題，旨在利用學生的歷史數據和個人特征，構建有效的預測模型，從而為教育決策和教學改進提供參考和支持[4]。近年來，隨著教育信息化的發展和大數據技術的普及應用，對學生成績預測的研究也取得了一定的進展，主要表現在以下幾個方面：1.數據來源和類型的多樣化。2.方法的創新和技術的改進。3.應用場景的拓展和目標的深化。

（三）本文創新……