基于机器学习的学生校园行为分析与学业表现预测研究

摘要： 随着教育信息化的快速发展，利用大数据与机器学习技术深入剖析学生校园行为模式，并精准预测学业表现具有重要的现实意义。本研究聚焦于整合多源校园数据，运用机器学习算法构建预测模型，旨在挖掘行为特征与学业成就之间的潜在关联，以期为教育者提供针对性干预策略，助力学生学业成长。通过对学生日常考勤、图书馆借阅、课程参与等行为数据的收集、预处理与特征工程构建，结合多种先进机器学习模型训练与评估，揭示了不同行为因素对学业成绩的影响力差异，为智慧教育提供有力的数据支撑。

关键词：机器学习；校园行为；学业表现；数据挖掘；预测模型

引言

在当今数字化校园环境下，学生在校期间产生海量行为数据，涵盖学习、社交、生活等各个领域。这些数据蕴含着学生学习习惯、兴趣偏好以及学业发展趋势等关键信息。传统教育评价多依赖考试成绩等单一指标，难以及时发现学生学习过程中的问题。机器学习凭借强大的数据处理与模式识别能力，为深度解析学生行为、提前预判学业表现开辟新路径，使教育决策从经验驱动迈向数据驱动，增强教育引导的及时性与精准性。

一、相关理论基础

（一）机器学习基本原理

机器学习旨在让计算机通过数据学习规律，自动构建模型以执行任务。监督学习利用带有标注的样本训练模型，如预测学生成绩的回归任务；无监督学习则从无标注数据中发现隐藏模式，像对学生社交群体聚类分析；半监督学习介于两者间，结合少量标注与大量未标注数据，契合校园数据部分标注特性，拓展模型学习广度。

（二）教育数据挖掘内涵

教育数据挖掘聚焦从教育系统收集、存储与生成的数据中提取知识与模式，以优化教育实践。在学生行为分析中，挖掘不同行为变量（如在线学习时长、课外活动参与频率）与学业产出（成绩、毕业率）关系，辅助教育者理解学习过程复杂性，为制定个性化教育方案筑牢理论根基。

二、数据收集与预处理

（一）数据来源

学习管理系统（LMS）：记录课程登录次数、作业提交时间、在线测试成绩等，反映学生线上学习投入与知识掌握动态。

校园一卡通：消费记录关联学生生活规律，如食堂就餐时段暗示作息；图书馆门禁与借阅数据展现阅读习惯、学术探索深度。

课堂考勤系统：精准捕获出勤状况，频繁缺勤常预示学习积极性受挫或学业困境萌芽。

（二）数据清洗

原始数据存在缺失值、异常值等噪声。针对缺失值，依特征重要性与分布选用均值填充（如考勤时间序列）、众数填充（类别特征，如活动参与类型）或基于机器学习模型预测填充；异常值检测依托统计学方法（3σ 法则）与业务规则（如不合理超长在线学习时段）予以修正或剔除，保障数据质量基石稳固[1]。

（三）特征工程

从原始数据提炼有效特征，如将时间戳数据转换为学习时段活跃度、周期性特征；对多分类变量（如课程类型）进行独热编码；构造交互特征，像 “课程难度 × 作业完成及时率”，深挖行为协同对学业影响，经特征选择算法（如 ReliefF）筛选高关联特征子集，提升模型训练效率与泛化力。

三、模型构建与训练

（一）模型选择

综合考量数据特性与预测目标，引入多元线性回归探索线性关系；决策树模型以其可解释性强优势，可视化呈现行为决策路径对成绩分支影响；神经网络凭借强大非线性拟合能力，自动学习复杂行为模式，尤其适用于深层特征交互挖掘，针对不同模型超参数运用网格搜索、随机搜索结合交叉验证微调，契合数据细微差别。

（二）模型训练

依分层抽样按比例划分训练集、验证集与测试集，保障样本分布一致性。训练过程运用梯度下降等优化算法最小化损失函数，如回归任务的均方误差、分类任务的交叉熵。针对过拟合，采用 L1/L2 正则化约束模型复杂度、Dropout 随机失活神经元，确保模型在训练集拟合优度与测试集泛化性能间精妙平衡。

四、模型评估与结果分析

（一）评估指标

回归模型采用均方根误差（RMSE）衡量预测值与真实成绩偏差，平均绝对误差（MAE）反映预测精度；分类任务适配准确率、召回率、F1 值评估学业表现等级（优、良、中、差）划分准确性，全方位量化模型预测功效。

（二）结果剖析

实验发现，学习行为方面，课程作业按时完成率、主动参与在线讨论频率与学业成绩呈显著正相关，高互动学生知识巩固佳、思维拓展广；生活行为中，规律作息（由一卡通消费时间推断）利于学习精力储备，频繁深夜消费群体学业风险攀升；社交行为维度，积极参与学术社团成员成绩优势突显，同伴学习氛围正向滋养知识汲取，深度洞察行为 - 学业纽带为后续干预导航。

五、预测模型应用与教育建议

（一）预警系统搭建

基于预测模型实时监测学生学业轨迹，一旦成绩下滑风险阈值突破，即时向教师、学生及家长推送预警，如某生连续多周课程参与度骤降伴随图书馆借阅停滞，系统提前警示，三方协同拟定帮扶计划，防患学业危机于未然[2]。

（二）个性化学习支持

依模型解析个性化行为画像，为学生定制专属学习路径。如针对自主学习弱但课堂互动强学生，推送线上拓展资源并设监督提醒；为学习动力足但方法不当者，推荐学习策略课程，精准赋能个体成长，最大化教育资源效能。

结论

本研究整合多元校园行为数据，借机器学习之力精准拆解行为 - 学业关联密码，构建高可信度学业预测模型，为教育管理注入智能动力。然而，研究尚存优化空间，如多模态数据融合深度不足、模型可解释性待进阶、跨校跨学段模型普适性探索浅，后续研究将攻克难题，持续深耕，让数据智慧照亮学生成长每一步，推动教育革新向纵深迈进。

参考文献

[1]李骞，王硕，隋继学. 基于机器学习算法的校园网学生上网行为评估方法研究 [J]. 科技创新与应用， 2021， 11 （33）： 1-5+11.

[2]马玉玲. 基于机器学习的高校学生成绩预测方法研究[D]. 山东大学， 2020.

作者简介：张鸿儒，男，2004年1月15日，汉，泉州，学历：本科在读，研究方向：计算机（数据科学与大数据）