基于AdaBoost的学生学业水平预测的研究与应用

摘要

教育一直肩负着发展中国综合国力基础部分的重任，教学质量是衡量一个学校等级的重要因素，而学生学业水平是评价教师教学效果和学生学习质量的主要指标。要不断提高中国初等教育的质量，不仅仅要从提高教师的教学能力、学生的学习能力出发，还要与时俱进，应用现代信息技术手段，从多方面共同努力进而加快提高教学质量的步伐。利用先进的预测方法，从多维度快速准确的预测出教育教学质量情况，能够引导教师具有预见性的发现学生学业水平变化的趋势，并辅助教师及时改进或调整教学方法，以达到最大可能地提高学生学业水平的教学目的。这也是目前教育行政部门、教育科研单位、中小学校着力研究的重要课题。 在考试前对学生学业水平进行预测，即是对学生学业水平和教师教学效果的检查和评估的重要依据，还可以起到对学生学习劲头和教师工作态度的鼓励和鞭策作用。如何构建学生学业水平预测指标体系是决定学生学业水平预测的准确性和科学性的关键因素。仅仅依据学生考试成绩进行学业水平预测不足以全面的衡量学生学业水平，要综合考虑整个教学过程和学习过程来全面、科学地选取预测指标。指标体系不仅代表了导致学生学业水平上升或者下降的因素构成，也指明了学校和教师在日后教学工作应该注意强化的工作内容和任务。 本文在国内外各类学生成绩相关因素的研究成果上进行了进一步的研究，分析现有学生成绩预测方法的不足，以理论分析与实际调研为依据，提出了多指标下学生学业水平预测方法的指标体系，并采用AdaBoost算法进行学生学业水平预测模型的训练，最终达到相对较好的预测效果，并将其应用到学生学业水平预测系统中。该系统是基于B/S架构的应用系统，其中对学生学业水平预测系统的学习情况管理、日常表现管理、个体因素管理、教师能力因素管理、学业水平预测5个部分的功能进行了详细设计，并采用Java、Flex、Python等技术进行编码实现，现系统各项功能运行正常。