【摘 要】
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学习成绩预测能够助力学生课业学习、提升教师教学能力、协助学校评估教学质量和优化教学管理，已成为教育领域研究的热点与难点。文章以学生各阶段历史成绩为基础，结合考勤、宿舍卫生、校园纪律等行为特征数据，利用人工智能LSTM循环神经网络模型对课程成绩进行预测。基于预测课程的成绩，可以对存在潜在挂科风险的学生提出学业警示；对教师改进教学方法、优选教学手段、优化教学过程、提高教学质量提供帮助；同时协助学校开展
【基金项目】
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2020年度北京劳动保障职业学院课题“人工智能背景下贯通培养项目基础文化教育研究”（编号：2020406）；
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学习成绩预测能够助力学生课业学习、提升教师教学能力、协助学校评估教学质量和优化教学管理，已成为教育领域研究的热点与难点。文章以学生各阶段历史成绩为基础，结合考勤、宿舍卫生、校园纪律等行为特征数据，利用人工智能LSTM循环神经网络模型对课程成绩进行预测。基于预测课程的成绩，可以对存在潜在挂科风险的学生提出学业警示；对教师改进教学方法、优选教学手段、优化教学过程、提高教学质量提供帮助；同时协助学校开展教学管理进而预防教学事故的发生。实验结果表明，该方法能较准确地预测学生的课程成绩，具有一定的有效性和实用性。
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