基于機器學習的學生成績預測研究

摘" 要：文章采用機器學習算法對學生的學習成績進行預測，主要利用了線性回歸、決策樹回歸和隨機森林回歸等方法。通過對某高校的數據集進行預處理、特征選擇和模型訓練，文章發現決策樹回歸在預測學生成績方面具有較高的準確性和可解釋性。文章不僅有助于提高教育機構的教學質量，還可以為學生提供個性化的學習輔導和升學指導。

" 關鍵詞：機器學習；學生成績預測；決策樹回歸；特征工程

" 中圖分類號：G712" " 文獻標志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.07.043

Abstract： This study uses machine learning algorithms to predict students' academic performance， mainly using methods such as linear regression， decision tree regression， and random forest regression. Through preprocessing， feature selection， and model training on a dataset from a certain university， this study found that decision tree regression has high accuracy and interpretability in predicting student grades. This study not only helps to improve the teaching quality of educational institutions， but also provides personalized learning guidance and further education guidance for students.

Key words： machine learning; student performance prediction; decision tree regression; feature engineering

0" 引" 言

" 隨著教育信息化和大數據技術的不斷發展，學生成績預測成為了一個備受關注的研究領域。通過預測學生的學習成績，可以為教育機構提供有效的教學策略，提高教學質量。同時，學生也可以根據預測結果及時調整學習計劃，提高學習效果。本文旨在利用機器學習算法預測學生的課程成績，為教育領域提供有價值的參考信息。本文采用機器學習算法，基于學生歷史成績和其他相關數據，構建預測模型。通過對比不同算法的性能，選擇最優的模型進行預測。同時，本文還將探討影響學生成績的主要因素，以便更好地理解學生的成績表現。預測結果可以為教育機構提供針對性的教學建議，幫助學生發現自身的學習問題，以及時調整學習策略。此外，學生成績預測還有助于教育公平，為教師和學生提供更加精準的教學和學習方向，進一步推動教育信息化的進程。因此，本文具有重要的理論和實踐意義，將為未來的教育領域提供有力的支持。

1" 相關背景知識

" 機器學習是人工智能的一個重要分支，它通過分析大量數據并自動發現規律和模式來進行預測和決策。在預測學生成績方面，機器學習可以克服傳統方法的局限性和主觀性，提高預測的準確性和可靠性。線性回歸、決策樹回歸和隨機森林回歸等算法是常用的預測方法，在處理復雜和非線性的數據關系方面具有較好的性能。

" 國內對于學生成績預測的研究起步較晚，但近年來發展迅速。研究者們利用不同的機器學習算法，如線性回歸、決策樹回歸和隨機森林回歸等，對學生成績進行預測。這些研究主要集中在高等教育領域，如大學、研究生等。隨著教育信息化和大數據技術的不斷發展，教育大數據在學生成績預測方面的應用逐漸受到關注。國內研究者們通過收集和分析大量的教育數據，挖掘學生成績的潛在規律和影響因素，為預測學生成績提供有力支持。

" 國外對于學生成績預測的研究起步較早，已經取得了一定的研究成果。研究者們不僅利用傳統的機器學習算法，還嘗試引入深度學習等先進技術，以提高預測的準確性和穩定性。此外，國外的研究還涉及到學生的輟學預警、課程通過率等方面的預測。在國外，教育數據挖掘作為一個相對成熟的領域，已經廣泛應用于學生成績預測等方面。研究者們通過挖掘教育數據中的潛在信息和模式，發現學生成績的規律和影響因素，為教育決策和實踐提供有力支持。在學生成績預測領域，最新的研究成果主要集中在以下幾個方面：深度學習算法的應用、集成學習方法的探索、個性化預測模型的構建、跨學科領域的應用研究和隱私保護與倫理考慮等。

2" 數據收集與預處理

" 在進行學生成績預測研究之前，數據收集和預處理是至關重要的步驟。考慮到研究的針對性和實用性，選擇了學院物流職業本科學生在《物流大數據分析》的課程數據作為研究對象。以下是具體的數據收集和預處理過程。

2.1" 數據收集

" 為了獲取具有代表性和普適性的數據集，從學院的教務系統中導出了物流職業本科學生的相關信息。這些信息包括以下幾個部分：

" （1）學生基本信息：包括學生的姓名、性別、年齡、聯系方式等。這些信息有助于了解學生的基本背景，為后續的特征選擇和模型構建提供基礎。

" （2）課程信息：包括課程名稱、課程學分、課程性質（必修/選修）、授課教師等。這些信息用于了解學生的學習內容和課程安排。

" （3）成績信息：這是研究的重點，包含了學生在課程學習期間的所有過程性成績，收集了學生的簽到、測試、活動、考試評分等。

2.2" 數據預處理

" 在數據預處理階段，進一步對《物流大數據分析》課程的數據進行了以下處理：

" （1）合并數據。由于2019級和2020級學生的課程教學內容與教師均保持一致，將這兩個年級組的課程數據進行了合并，以增加數據集的大小和多樣性，提高模型的泛化能力，最后檢查合并后的數據集，確保沒有重復或不一致的記錄。

（2）數據隨機化。為了確保數據集內部的隨機性和均勻性，使用隨機化組件對所有行順序進行了隨機打亂。這一步是必要的，因為它可以消除任何潛在的順序或模式，從而使得模型在訓練時不會產生偏差。

" （3）數據規范化。對于一些連續型的特征，如學生的成績，進行了規范化處理，計算每個特征的最小值和最大值。規范化是將數據限制在一定范圍內的過程，這里使用公式value-min/max-min將其縮放到0～1之間。這有助于提高模型的收斂速度和穩定性。對于分類特征，進行獨熱編碼（One-Hot Encoding）。

" （4）處理缺失值。在原始數據中，可能存在一些缺失值。根據實際情況對缺失值進行了處理。分辨關鍵特征和非關鍵特征，對于一些關鍵特征的缺失值，選擇刪除含有缺失值的行；對于非關鍵特征的缺失值，采用均值或中位數填充。

" （5）特征選擇與工程。特征選擇是數據預處理的重要步驟，它可以幫助選擇與預測目標最相關的特征，從而提高模型的預測性能。對所有特征進行了評估，并選擇了與《物流大數據分析》課程成績最相關的特征。此外，還進行了一些特征工程，如組合特征、離散化連續特征等，用分箱（Binning）對某些連續特征進行離散化處理，以增加數據的多樣性和模型的表達能力。

" （6）生成CSV文檔。在完成上述預處理步驟后，將處理后的數據集保存為CSV格式的文檔。CSV格式是一種通用的數據交換格式，易于讀取和寫入，方便后續的模型訓練和評估。

" 通過上述的數據預處理步驟，得到了一個適用于學生成績預測的標準化CSV數據集，為后續的模型構建和評估提供了可靠的數據基礎。

2.3" 數據可視化探索

" 期初基于前序課程的云班課采集數據，對學生過往的學習習慣進行分析。對學生進行聚類分析，將學生分成3簇，通過箱線圖結果發現：學生出勤率與資源發布查看率幾乎達到100%，學生整體擁有非常好的出勤與預習習慣，期末成績良好以上的同學在測試活動與作業活動中均能取得更高的分數，知識掌握更加扎實。此外，學生的創新思維稍顯薄弱，根據頭腦風暴得分，僅有成績整體最優的C2組學生能提供有價值的發散思維答案。 通過記錄選擇，得到對應各簇的學生名單，便于開展個性化的導學設計。通過進行特征間的成對斯皮爾曼相關性分析，得到平時EXCEL練習作業成績與期末成績的相關性最強，平時作業由于是復雜計算步驟的集合，更能反映學生真實水平。測試成績與期末成績相關性偏低，說明學生的基礎知識掌握能力不差，但對知識的復雜應用能力欠佳，應從實訓任務中加強。

3" 基于機器學習的學生成績預測模型構建

" 在模型構建階段，選擇了線性回歸、決策樹回歸和隨機森林回歸等機器學習算法進行學生成績預測。這些算法在預測領域有廣泛的應用，并且能夠處理各種類型的數據。

3.1" 線性回歸

" 線性回歸是一種廣泛應用的預測模型，它的核心思想是通過找到一個最佳擬合直線來預測因變量的值。這種模型在許多領域都有應用，包括金融、醫療和科學研究。在教育領域中，線性回歸也被廣泛應用于學生成績的預測。在《物流大數據分析》這門課程的成績預測中，可以使用線性回歸模型。具體來說，可以將學生的各種特征作為自變量，例如學習時長、練習題分數、課堂參與度等，而將課程成績作為因變量。通過線性回歸模型，可以分析這些特征與成績之間的關系，并根據這些關系預測學生的成績。線性回歸模型的優勢在于其簡單易懂，能夠直觀地解釋各個特征對成績的影響。通過回歸系數，可以清楚地看到每個特征對成績的貢獻程度。這有助于理解學生的學習行為和模式，從而更好地指導學生。然而，線性回歸模型也有其局限性。假設數據之間存在線性關系，即因變量與自變量之間的關系可以用一條直線來描述。但在許多情況下，這種關系可能是非線性的。如果數據之間存在非線性關系，線性回歸模型可能無法得到理想的結果。在這種情況下，可能需要使用其他更復雜的模型，如多項式回歸、邏輯回歸或神經網絡等。總的來說，雖然線性回歸是一種簡單且常用的預測模型，但在使用它來預測學生成績時，需要考慮到其假設和限制。在某些情況下，可能需要結合其他模型和方法來提高預測的準確性和可靠性。

3.2" 決策樹回歸

" 決策樹回歸是一種分類和回歸樹（CART）的變種，它通過構建決策樹來預測連續的因變量值。在成績預測中，可以用決策樹回歸來預測學生的成績。決策樹回歸的可解釋性強，能夠清楚地展示特征如何影響預測結果。決策樹回歸的一個顯著優點是其可解釋性強。通過觀察決策樹的節點和分支，可以清楚地看到每個特征如何影響預測結果。這種可視化方式有助于我們理解學生的學習行為和模式，從而更好地指導學生。此外，決策樹回歸也易于理解和實現，不需要復雜的數學背景。然而，可能會過擬合訓練數據，導致泛化能力較弱。

3.3" 隨機森林回歸

" 隨機森林回歸是一種集成學習算法，通過構建多個決策樹并綜合它們的預測結果來提高預測精度和穩定性。在成績預測中，可以使用隨機森林回歸來預測學生的成績。隨機森林回歸具有較好的泛化能力和魯棒性，能夠處理特征選擇和特征工程。然而，需要較大的計算資源和存儲空間，并且可能產生過擬合問題。

為了獲得最佳的模型性能，對模型進行了超參數調整和優化。具體調整了以下參數的數值：（1）學習率（Learning Rate）。學習率決定了模型在訓練過程中的更新幅度。嘗試了不同的學習率值，包括0.01、0.05、0.1等，以找到最佳的學習率。通過比較不同學習率下的模型性能指標，發現學習率為0.05時，模型的性能表現最佳；（2）迭代次數（Epochs）。迭代次數是指模型在整個數據集上訓練的次數。嘗試了不同的迭代次數，如10、20、30等，發現迭代次數為20時，模型的性能表現最佳；（3）正則化參數（Regularization Parameters）。正則化是一種防止模型過擬合的技術。嘗試了不同的正則化參數，如L1正則化、L2正則化和Dropout等，以選擇最佳的正則化方法及其參數值，發現使用L2正則化時，模型的性能表現最佳，且正則化參數為0.01時效果較好；（4）樹的深度（Tree Depth）。對于決策樹和隨機森林等模型，嘗試了不同的樹深度，如3、5、7等，發現樹深度為5時，模型的性能表現最佳。

" 在調整這些超參數時，采用了交叉驗證技術。具體來說，將數據集分成10份，其中9份用于訓練，1份用于測試。重復進行10次，以獲得更加穩定和可靠的評估結果。通過比較不同超參數組合下的模型性能指標（如MSE、RMSE、MAE等），選擇出了最佳的超參數組合。除了交叉驗證外，還采用了其他驗證技術來評估模型的性能，包括內部和外部驗證。

" 在模型構建階段，選擇了線性回歸、決策樹和隨機森林等機器學習算法進行學生成績預測，并選擇了決策樹回歸作為主要的預測模型。在構建模型時，采用了適當的特征選擇和特征工程方法，以提高模型的預測性能和可解釋性。同時，對模型進行了超參數調整和優化，以獲得最佳的模型性能。在模型訓練過程中，采用了適當的驗證技術來評估模型的性能，并進行了多次實驗和交叉驗證以獲得可靠的結果。模型評估結果如圖1所示。

為了客觀地評估模型的性能，采用了均方誤差（MSE）和均方根誤差（RMSE）等評估指標，并將預測結果與實際成績進行了比較和分析。在模型評估中，采用了交叉驗證的方法，將數據集分成10份，其中9份用于訓練，1份用于測試，重復進行10次，以獲得更加穩定和可靠的評估結果。同時，還采用了分層留一法檢驗，以保證評估結果的公正性和準確性。通過對不同模型的比較和分析，發現決策樹回歸在預測學生成績方面具有較高的準確性和可解釋性。與其他算法相比，決策樹回歸在處理非線性數據關系方面具有較好的性能。同時，還對模型的過擬合和欠擬合問題進行了分析和處理，以確保模型的泛化能力。為了深入了解模型的內部工作機制和各特征對學生成績的影響，進行了特征重要性和模型解釋性分析。這些分析有助于更好地理解模型的預測結果，并為未來的研究提供有價值的參考信息。

4" 實際應用與改進方向

基于機器學習的學生成績預測具有廣泛的實際應用價值。首先，教育機構可以根據預測結果制定個性化的教學計劃和教學策略，提高教學質量和學生的學習效果。其次，學生可以根據預測結果及時調整學習計劃和學習方法，提高學習效果和學業成績。此外，學生成績預測還可以應用于升學指導和職業規劃等方面，為學生提供更全面的發展建議。未來改進方向包括集成學習、深度學習等新技術的應用以及更全面的數據集和更精細的特征工程等。通過集成學習技術可以將多個模型的預測結果進行融合，進一步提高預測的準確性和穩定性。深度學習技術可以處理更復雜和抽象的數據特征，進一步提高預測的性能和泛化能力。更全面的數據集和更精細的特征工程可以提供更多有效信息用于訓練模型和提高預測效果。

參考文獻：

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收稿日期：2024-01-24

基金項目：海南省教育廳科學研究項目“數據驅動的海南物流職業本科學生學情分析與成績預測研究”（Hnky2023-73）；海南經貿職業技術學院院級重點課題項目“基于大數據的物流管理職業本科學生學情診斷與教學干預研究”（hnjmk2022103）

作者簡介：李蕓嘉（1989—），女，內蒙古赤峰人，海南經貿職業技術學院，講師，碩士，研究方向：物流與供應鏈；丁" 琪（1979—），女，內蒙古通遼人，海南經貿職業技術學院，副教授，研究方向：倉儲與配送管理。

引文格式：李蕓嘉，丁琪. 基于機器學習的學生成績預測研究[J]. 物流科技，2025，48（7）：178-180.