基于機器學習的學生非智力因素培養路徑優化研究

[中圖分類號] G623.5 [文獻標識碼] A [文章編號] 1007-9068(2025)20-0051-04

盡管近年的國家義務教育質量監測結果均顯示“學生的學習興趣、自信心等非智力因素與數學學業成績存在緊密關聯”，但教師在精準把握和有效提升學生非智力因素方面仍存在諸多不足。鑒于此，本研究以我校學生為研究對象，通過問卷調查收集數據，并運用機器學習中的決策樹算法開展深度挖掘與分析，旨在探索一套行之有效的學生非智力因素提升實踐策略，為廣大教育工作者提供有益借鑒與參考。

一、學生非智力因素解析

為深人精準探究影響學生學習的非智力因素的具體表現，本研究以我校912名學生為樣本進行問卷調查，系統整理歸納數據后通過表1直觀呈現，便于橫向與縱向對比分析。

在處理調查數據時，本研究引入了機器學習技術手段，將912份樣本依據年級差異劃分為6套樣本集，并將學生的學業成績設為關鍵輸出數據，其余調查項目作為輸入數據，借助決策樹算法展開深度的計算與分析，最終生成對應6個年級的決策樹模型。其中，一、二年級決策樹模型的根節點是\"學習興趣”；三、六年級決策樹模型的根節點是“學習自信心”；四、五年級決策樹模型的根節點是“學習自主性”。

綜合各年級決策樹模型根節點特征，結合問卷數據橫向與縱向對比分析，本研究最終提煉出我校學生非智力因素的實際表現及深層成因。

(一)學習興趣因素

“學習興趣\"呈現逐漸下降的趨勢?！?br>