基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型研究

基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型研究
近年来，贫困生问题逐渐受到社会的关注。

贫困生在学习上面临着诸多困难，其学业成绩常常较差，且容易辍学。

因此，研究如何准确鉴别贫困生并进行学业预警具有重要意义。

本文基于数据挖掘技术，提出了一种贫困生鉴别与学业预警模型。

首先，我们收集了一所学校的学生信息数据，包括学生的个人信息、学业成绩、家庭经济状况等。

然后，通过数据预处理，对数据进行清洗、缺失值处理和特征选择，以保证数据的质量和可靠性。

接下来，我们使用聚类分析方法对学生进行分类。

聚类分析是一种常用的无监督学习方法，它可以将相似的对象聚集在一起形成簇。

在本研究中，我们通过将学生按照学业成绩和家庭经济状况进行聚类，将学生划分为不同的群组。

通过比较不同群组的特征，我们可以找到贫困生的特征模式。

然后，我们使用分类算法构建贫困生鉴别模型。

在这里，我们选择了支持向量机（SVM）作为分类算法。

SVM是一种二分类模型，其基本思想是通过在特征空间中构建最优超平面，将两类样本分开。

我们将学生的个人信息和学业成绩等作为输入特征，将学生是否为贫困生作为输出类别。

通过训练模型，我们可以将新的学生数据进行分类，准确判断学生是否为贫困生。

最后，我们建立了学业预警模型。

在该模型中，我们利用监督学习算法（如决策树）来预测学生的学业成绩。

通过将学业成绩与贫困生鉴别模型相结合，可以提前预警贫困生的学业困难，及时采取措施进行干预。

实验证明，我们提出的基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型在准确鉴别贫困生和预测学业成绩方面具有较高的精度和可靠性。

这一模型的应用有助于学校和教育机构及时关注贫困生的学业情况，并针对性地提供帮助和支持，促进贫困生的学习发展和社会融入。

总之，基于数据挖掘的贫困生鉴别与学业预警模型为解决贫困生问题提供了一种科学有效的方法。

该模型的研究和应用对于提高贫困生的教育质量和促进社会公平具有重要意义。