大模型視角下的中高職困難生大數據識別技術應用及實證分析

摘要：我國教育領域對困難生的認定工作給予了極大的關注和重視，特別是在中等和高等職業教育中，已將困難生的認定及相應的資助措施，作為實現教育公平和正義的關鍵環節之一。文章以廣西地區的中等和高等職業院校（以下簡稱中高職）學生為研究對象，通過查閱文獻、設計并發放調查問卷，結合項目實施，運用大數據分析和人工智能（AI）技術，尤其是深度神經網絡技術，深入探討數據挖掘技術在困難生識別方面的應用潛力；構建基于深度神經網絡的困難生識別（TabNet-Stacking）模型，并通過實證分析驗證該模型在查準率、召回率和F1值3個關鍵指標上的表現。結果表明，TabNet-Stacking模型能準確無誤地識別出困難生，為實現精準識別和資助提供了創新方法；提出在中等和高等職業教育中實施困難生大數據識別技術應用與發展的策略，包括加強數據整合工作、優化算法模型、完善資助體系、加強監管評估及推動技術創新，旨在確保困難生資助工作的精準性和有效性，進而促進教育公平，讓每個學生均有平等接受教育的機會。

關鍵詞：中高職；困難生；數據識別；深度神經網絡；教育公平

中圖分類號：TP391.4" " " " " " " " " " 文獻標志碼：A 文章編號：2095-820X（2024）06-0493-08

0 引言

困難生指的是生活必需資源不足導致個人生活水平未達到社會平均發展水平、生存狀態被排除在正常生活方式和社會活動之外的學生［1］。困難生認定工作對我國教育事業高質量發展的影響不容忽視，因此一直受到教育界的高度重視，并將教育扶貧作為解決相對困難問題的主要路徑。……