山东大学学报(工学版)

作者：聂秀山,马玉玲,乔慧妍,郭杰,崔超然,于志云,刘兴波,尹义龙

单位：1. 山东建筑大学计算机科学与技术学院, 山东 济南 250101；2. 山东财经大学计算机科学与技术学院, 山东 济南 250014；3. 山东大学软件学院, 山东 济南 250101

关键词：教育数据挖掘,学生学业表现预测,机器学习,智慧教育,个性化教学,

基金：国家自然科学基金资助项目(62177031);国家自然科学基金资助项目(62077033);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021MF044);山东省教育教学研究课题资助项目(2021JXY012);教育部产学合作协同育人项目(202102423045);山东省教育科学“十三五”规划人工智能教育专项一般资助课题(BYZN201905)

学生成绩预测作为教育数据挖掘领域重要的研究分支之一, 学者们已开展了大批卓有成效的研究工作, 但对现有文献进行调查、梳理的综述性研究仍相对缺乏。立足于不同的应用场景, 以学生成绩预测研究的任务粒度为视角, 从答题表现预测、课程成绩预测、综合学习表现预测等3个方面, 详细介绍学生成绩预测研究所采用的技术和方法, 并介绍目前学生成绩预测研究在真实教学场景中的应用情况, 从而为科研和教育管理工作者提供更有针对性的参考信息。

来源：2022年第2期

《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部

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