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本文采用基于深度学习的循环神经网络(RNN),来对高校过往学生成绩数据进行处理分析,挖掘各课程之间的关系,进而实现对学生未来课程的预测,便于对相关学生做出预警通知。该预警可以加强教务系统的应用,从而加强对学生的管理,对防范学生出现挂科现象具有良好效果。
基于循环神经网络的高校学生成绩预警方法
【摘 要】
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本文采用基于深度学习的循环神经网络(RNN),来对高校过往学生成绩数据进行处理分析,挖掘各课程之间的关系,进而实现对学生未来课程的预测,便于对相关学生做出预警通知。该预警可以加强教务系统的应用,从而加强对学生的管理,对防范学生出现挂科现象具有良好效果。
【机 构】
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新疆师范大学计算机科学技术学院
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2020年15期
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区高校研项目“基于图数据库的危安人物知识图谱构建研究”(XJEDU2016S066),新疆维吾尔自治区教学改革与研究项目“基于大数据的高校学生学业成绩预警分析”(ZJG2019-11)
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