大數據學業預警：精準幹預與教育轉型
張天榮
- 出版商: 化學工業
- 出版日期: 2026-03-01
- 售價: $588
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 134
- ISBN: 7122498158
- ISBN-13: 9787122498151
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大數據 Big-data
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商品描述
《大數據學業預警：精準幹預與教育轉型》基於大學生的行為數據，首創“學生畫像-學業預警-精準幹預”鏈式框架，系統運用K-Means聚類、改進FOA-SVM與XGBoost等先進算法，精準揭示學習行為、學生畫像、學業預警與學習成效的動態關系，並提出分級預警與閉環幹預模式，顯著提升學生平均成績與GPA。全書結構清晰，七章內容依次覆蓋新時代高校學業管理新變革、理論基礎、技術與方法、學生畫像構建、學業預警模型、精準幹預措施及未來展望，既有紮實的統計與機器學習實證，也兼顧倫理、隱私與公平性討論，為高校數字治理提供可覆制範式。適合教育技術研究者、教學管理者及教育信息化產業從業者閱讀，也可作為高等院校教育大數據課程及管理培訓的參考書。
目錄大綱
第1章 新時代高校學業管理新變革
1.1 大數據時代帶來的教育機遇
1.2 教育領域面臨的挑戰
1.3 學習行為分析與精準幹預的重要性
1.4 研究目標與意義
1.5 研究假設
1.6 研究方法
1.7 研究問題
第2章 理論基礎
2.1 大數據挖掘理論
2.2 學習行為與學習成效關系的理論探討
2.3 大數據技術對學生畫像和學業預警的支持作用
第3章 技術與方法
3.1 學習數據的采集與預處理
3.2 數據挖掘算法及其在教育領域的應用
3.3 綜合技術框架設計
3.4 數據分析結果
第4章 學生畫像構建
4.1 學生特征標簽體系的設計
4.2 學生畫像生成與更新系統
4.3 學生畫像應用效果
4.4 創新點：動態個性化學生畫像模型
第5章 學業預警模型
5.1 學業預警模型的構建
5.2 學業預警模型評估
5.3 分級響應策略與實現路徑
5.4 學業預警模型應用效果
第6章 精準幹預措施
6.1 分析結論
6.2 幹預設計原則
6.3 幹預實施措施
6.4 “預警-反饋-幹預”閉環機制
第7章 未來展望
7.1 新興技術與大數據的融合
7.2 教育智能化的未來圖景
7.3 未來可能的研究方向
參考文獻
