基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型研究

每一個學生本質上都是一個單獨的個體，其在實際的學習、成長過程中體現出來的諸多素質存在本質上的差別.而在當代智慧教育背景下，將大數據和人工智能應用到教育工作中可以有效解決這一矛盾.通過對應的學生學業預測和干預模型的構建，可以加強教育工作的針對性，在統一和集中傳統教學模式下促進學生的個性化學習和成長.因此，在下文中就針對基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型進行深入探究和分析，主要目標在于促進教育工作創新變革.

1 研究內容

將基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型進行區分，具體分為數據抽取、數據分析和干預機制三層，如圖1所示.

如圖1所示，數據層方面，主要是學生或者是我校使用的不同平臺所產生的原始行為數據和信息，形成大數據這一重要基礎.分析預測層采取大數據和智能化技術，對原始行為數據進行分析和探究.最后的干預基質層為預警或者是個性化教學推薦，最終分析結果反饋給教師和管理者.

1.1 數據采集

基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型，結合我校網易有道的作業采集、錯題整理系統和凡龍的錄播系統數學教學，擁有巨大的潛力和優勢.

首先，網易有道的作業采集系統為收集學生的作業數據提供了便利.通過分析這些數據，可以了解學生在不同知識點上的表現和掌握程度.同時，錯題整理系統能夠對學生的錯誤進行分類整理，幫助教師和學生更好地了解學生的薄弱點和需要重點關注的知識點[1].

凡龍的錄播系統數學教學則提供了高質量的數學教學資源.學生可以通過觀看錄播課程來進行自主學習，因為這種方式能夠隨時隨地進行，并且可以根據自己的學習進度靈活安排.

1.2 行為指標設計

基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型中的行為指標設計，包含交互行為、學習行為、互動行為、測評行為，學習行為類型區分如表1所示.

總之，基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型中的交互行為、學習行為、互動行為、測評行為都是很重要的設計指標.

1.3 數據清洗和分析

在本模型中，需要對以下數據信息進行清洗，避免影響具體教學工作：

（１）注冊但并未開始學習的學生數據；

（２）指導教師的相關記錄；

（３）學生回復相同的帖子內容，或者相同的習題答案；

（４）對采集的數據進行格式化處理.

清洗后的數據信息，按照表1中的相關指標計算采集數據，通過聚類的方法，針對群體學習行為進行分析和研究，進而得到學習者的具體學習情況[2].

1.4 機制

在基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型當中，非常重要的一個模塊就是分析機制模塊，這是保障模型有效運行的重要基礎.在本模塊當中，通過對學習者數據的聚類分析、時間序列分析，利用模型中的規則，對模型中特征之間的關聯進行分析、轉換、數據預處理以及推理，從而設計基于問題學習行為的教學干預機制.

在線反饋機制是基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型中的重要組成部分.該機制通過對學生的學習行為和學習數據進行實時分析，為學生提供即時的反饋和評估.首先，模型可以根據學生的作業提交情況、在線討論參與度等數據，給出學生當前學習狀態和進展情況的反饋.這有助于學生及時了解自己的學習表現，并及時調整學習策略.其次，模型可以根據學生的學習數據和歷史表現，為學生提供個性化的學習建議和指導.

診斷機制是基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型中的另一個重要機制.該機制通過對學生的學習數據和學習行為進行深入分析，識別學生的學習弱點和問題所在[3].

學習習慣和偏好分析機制是基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型中的另一個重要機制.該機制通過對學生的學習行為和學習數據進行分析，了解學生的學習習慣和偏好，進而為他們提供個性化的學習支持和指導.

1.5 案例

（1）應用案例概述

假設一所中學決定采用大數據和人工智能技術來提升其數學教學效果.學校引入了網易有道的作業采集系統，該系統能夠自動收集學生的作業數據，包括完成時間、正確率和解題過程.此外，該系統還能夠根據學生的答題情況自動整理錯題，并提供個性化的復習材料.凡龍的錄播系統則被用于記錄和分析學生的課堂參與情況，包括學生的提問、回答和課堂互動行為[4].

（2）數據收集與處理

通過網易有道系統，教師能夠獲取學生的作業完成情況，因為系統會利用機器學習算法分析學生的答題模式，識別出學生在數學學習中的強項和弱點.凡龍錄播系統則提供了課堂行為數據，幫助教師了解學生在課堂上的表現和參與度.

（3）學業預測模型

結合作業數據和課堂行為數據，人工智能系統構建了一個學業預測模型.該模型能夠預測學生在數學考試中的表現，識別出可能存在學習困難的學生，并提前發出預警.通過對學生學習行為的深入分析，系統能夠為每位學生提供定制化的學習建議.

（4）個性化學習干預

一旦預測模型識別出需要額外幫助的學生，系統會自動觸發個性化學習干預.網易有道的錯題整理系統會為這些學生提供針對性的復習材料，包括類似的錯題練習、解題技巧視頻和知識點講解.凡龍錄播系統中的課堂視頻也會被用來幫助學生復習課堂上的重點和難點.

（5）教學指導意見

教學指導意見包括以下幾個方面：

數據驅動的教學決策：教師應利用系統提供的數據來指導教學，如調整教學計劃，針對學生的普遍弱點進行強化訓練.

個性化教學：教師應根據系統提供的個性化學習建議，為學生提供定制化的教學支持，幫助他們克服學習障礙.

課堂參與度提升：教師應鼓勵學生在課堂上積極參與，利用錄播系統分析課堂互動，優化課堂管理策略.

家校合作：教師應與家長合作，共同關注學生的學習進展，利用系統提供的數據和建議，幫助家長更好地支持孩子的學習.

持續評估與反饋：教師應定期評估學業預測模型的準確性，并根據學生的反饋調整教學方法，確保系統的有效性.

2 討論

基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型，是一種新型的教育科技應用.此模型可通過大數據分析和人工智能算法，對學生的學習行為和表現進行預測，并及時提供針對性的干預策略，以促進學生的學習進展.

該模型的發展趨勢主要體現在多樣化、個性化、自適應和可持續發展四個方面.多樣化意味著模型將更全面地考慮學生的學習需求，包括興趣、學習風格、學科偏好等因素.個性化則強調模型將根據每個學生的學習情況，制定針對性的學習計劃和干預策略.自適應則意味著模型可以不斷學習和優化自己的算法，以更好地適應學生的學習情況.可持續發展則強調模型需要長期累積數據和分析結果，以提供持續的支持和改進建議.盡管基于大數據和人工智能的學生學業預測與干預模型具有很大的潛力，但它也存在一些挑戰和風險[5].例如，模型的算法需要不斷更新和驗證，以確保準確性和可靠性.

參考文獻：

[1]孫正.基于數據挖掘的高校學生學業預警系統的設計與實現[D].石河子：石河子大學，2023.

[2]王媛.基于多源數據挖掘的高校大學生行為分析及預測研究[D].北京：北京化工大學，2023.

[3]翟鳴宇.基于高校學生數據的學業危機致因機理及干預策略研究[D].大連：大連理工大學，2022.

[4]胡柳青.基于機器學習的學生學業成績預測研究與分析[D].南昌：南昌航空大學，2022.

[5]米珍美.基于情感識別的自適應學習系統研究與設計——以初中數學為例[D].石河子：石河子大學，2020.