基于高校論壇數據的成績預測和學生心理狀況分析.pdf

1、工具的進步是體現(xiàn)人類社會發(fā)展水平的重要標志之一，從石器到青銅，從蒸汽到電能都標志著人類對自然的改造能力的巨大躍遷。高校是國家高素質人才的搖籃，如何有效提高人才培養(yǎng)質量一直是高校教育教學改革的重點。教育部在2016年下發(fā)的教高[2016]2號文件中將“推進信息技術與教育教學深度融合”列為了改革指導方向。在信息技術高速發(fā)展的今天，高校能夠輕松獲取海量的學生行為數據，基于海量數據進行學生行為分析，我們能夠獲知學生的失聯(lián)時長，了解學生的學校社交

2、關系，甚至在期中就對學生的期末成績有一個定性的預測。隨著對教育大數據領域的不斷深入研究，許多有價值的科研成果被應用到教育改革的探索中。
　　在這個大背景下，本文對電子科技大學官方學生論壇的數據進行了深度挖掘，力求從中找到學生的論壇活動與學生成績、學生心理狀況之間的關聯(lián)性，從學生論壇數據的角度解釋高校學生在學業(yè)表現(xiàn)以及心理變化的深層次原因，利用數據挖掘技術將這些聯(lián)系定量地呈現(xiàn)出來，發(fā)掘其中對高校教育改革有價值的內容。本文的研究內容分

3、為兩個部分：
　　1）學生心理建模
　　通過對電子科技大學學生論壇2700多萬條數據的收集和整理，本文從學生情感傾向分析、學生興趣分析和學生社交分析三個方面建立學生心理模型，在情感分析方面使用傳統(tǒng)的基于詞典的情感分析方法分析了學生在論壇中的情感表達，在情感詞典方上使用SO-PMI算法構建了3000個學生論壇的領域情感詞典；在興趣分析上整合183個論壇板塊中到43明確的主題當中，將含有明確主題的文本用做訓練數據進行了分詞、卡方

4、檢驗、LDA主題分布提取、訓練分類模型，最終對沒有明確主題60多萬論壇發(fā)帖進行主題分類。最后使用新生心理問卷調查數據對學生心理模型的有效性進行了檢驗。
　　2）學生成績預測
　　學生的成績數據包含各年級的本科生各學科成績信息，本文首先利用學生一卡通行為特征，使用學習排序模型對學生的成績進行預測，在對兩個年級不同學期的成績預測中均取得了良好的效果，接著將學生論壇活動特征與心理模型指標融入到對學生成績預測的模型中，預測結果分別提

5、升了6.59％和4.83%，有力地證明了學生論壇行為特征對學生成績預測的有效性。
　　綜合以上兩點，本文在教育教學信息化的研究方向中對如何有效挖掘高校論壇數據的價值進行了積極的探索，對于如何從學校論壇數據挖掘學生不同維度的信息具有重要的參考價值。在學生成績預測方面，開辟了使用論壇數據進行學生成績的新途徑，取得了不錯的效果。對學生論壇行為與心理狀況的關系進行了探索，這是以前少有研究者嘗試的方向，對高校學生心理建設和心理干預的信息化建