1. 本选题研究的目的及意义
随着高等教育大众化时代的到来,高校招生规模不断扩大,大学生数量逐年增加,与此同时,大学生的学习压力也越来越大,学业问题日益凸显。
学习成绩不理想、挂科、厌学等现象时有发生,严重影响着大学生的身心健康和未来发展。
为了帮助大学生及时发现学习问题、采取有效措施提高学习成绩,建立一套科学、完善的学业预警系统显得尤为重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来,随着教育信息化水平的不断提高,国内外高校越来越重视利用信息技术手段来加强学生管理,提高教育教学质量。
学业预警系统作为一种有效的学生管理工具,受到了国内外高校的广泛关注和应用。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题将重点围绕以下几个方面展开研究:
1.构建科学合理的大学生学业预警指标体系:分析影响大学生学业成绩的因素,包括学生自身因素(如学习态度、学习方法、学习习惯、心理素质等)和外部环境因素(如家庭环境、社会环境、学校教育教学环境等)。
确定核心预警指标,并将其划分为不同的维度,例如学习成绩维度、学习行为维度、心理健康维度等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、调查研究法、案例分析法、系统设计法等多种研究方法,并结合数据挖掘、机器学习等技术手段,按照以下步骤逐步开展:
1.文献研究阶段:收集和整理国内外关于学业预警、数据挖掘、机器学习等方面的相关文献,了解学业预警系统的理论基础、研究现状和发展趋势,为本研究提供理论指导。
2.需求分析阶段:通过问卷调查、访谈等方式,对高校学生和教师进行调研,了解他们对学业预警系统的需求和期望,为系统的设计和开发提供依据。
3.系统设计阶段:根据需求分析的结果,设计系统的架构、功能模块、数据库结构等,并确定系统的开发环境和技术路线。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面:
1.构建基于多源数据的大学生学业预警指标体系:不同于以往单一依赖学生成绩的预警方式,本研究将整合学生学习行为、心理健康等多源数据,构建更加科学、全面的预警指标体系,以期更准确地识别学生的学业风险。
2.应用机器学习算法构建个性化的学业预警模型:本研究将引入机器学习算法,根据学生的个体特征和学习数据,构建个性化的学业预警模型,以提高预警的准确性和针对性。
3.设计开发集预警、干预、反馈于一体的智能化学业预警系统:本研究将开发一个功能完善的学业预警系统,该系统不仅能够提供及时的学业预警,还能根据学生的具体情况提供个性化的干预措施和指导建议,并对学生的学习情况进行跟踪反馈,形成预警-干预-反馈的闭环管理模式。
6. 计划与进度安排
第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲
第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文
7. 参考文献(20个中文5个英文)
1.刘念,王晓琳,张俊.高校学业预警系统的设计与实现[j].计算机技术与发展,2020,30(01):238-242.
2.杨柳,杨观赐.高校学业预警系统的设计与实现[j].电脑知识与技术,2020,16(01):252-254 258.
3.唐颖,吴迪,王欢,等.面向学生个性发展的高校学业预警系统设计与实现[j].计算机工程与科学,2019,41(10):1827-1834.
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。