1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着教育信息化的快速发展，学生学习过程中的各种数据不断积累，例如学生的课堂表现、作业完成情况、考试成绩等，这些数据蕴含着学生学习规律和个性特征的宝贵信息。
如何利用这些数据帮助学生提高学习效率、帮助教师改进教学方法、帮助学校优化教育资源配置，成为了当前教育领域的研究热点。
本选题旨在利用统计建模方法，深入挖掘学生学业表现数据背后的规律和模式，为教育决策提供科学依据。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着教育信息化和数据科学的发展，利用数据挖掘、机器学习等技术分析学生学业表现已成为国内外研究热点。
1. 国内研究现状
国内学者在学生学业表现数据分析方面取得了一定的进展，主要集中在以下几个方面：1.影响因素分析：研究者利用问卷调查、访谈等方法，探讨了家庭背景、学习动机、学习策略等因素对学生学业表现的影响。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是利用统计建模方法，对学生学业表现数据进行深入分析，以识别影响学生学业表现的关键因素，构建学生学业表现预测模型，并探索学生学习规律和个性特征。
具体研究内容如下：1.数据收集与预处理：收集学生学业表现相关数据，包括学生的个人基本信息、学习行为数据、学习环境数据等，并对数据进行清洗、转换、整合等预处理操作，为后续分析建模做好准备。
2.影响因素分析：采用统计分析方法，分析不同因素对学生学业表现的影响程度，例如，分析学生性别、年龄、家庭背景、学习动机、学习策略等因素与学业成绩之间的关系，并识别出对学业表现影响显著的关键因素。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量研究为主，定性研究为辅的方法，并将统计建模、数据挖掘等方法融入研究过程中。
1.数据收集与整理：本研究将收集某中学的学生学业表现数据，包括学生基本信息、考试成绩、课堂表现、作业完成情况、在线学习行为等多维度数据。
并对数据进行清洗、去噪、标准化等预处理，确保数据的准确性和可靠性。
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.数据的多源性：本研究将整合学生的多维度数据，包括学生的基本信息、学习行为、学习环境等，相较于以往单一数据来源的研究，更能全面地反映学生学习的真实情况，提高研究结果的可靠性和准确性。
2.模型的综合性：本研究将结合多种统计建模方法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等，构建学生学业表现预测模型，并对不同模型的预测效果进行比较分析，以选择最优的预测模型。
3.结果的应用性：本研究旨在为教育教学实践提供指导，将研究结果转化为可操作的教学策略和干预措施，例如，根据学生的学习特点和预测结果，为学生提供个性化的学习建议和指导。
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. 刘新平,刘梦雅,彭红建.基于学业预警的学生成绩预测及可视化研究[J].计算机应用与软件,2022,39(03):268-274.
2. 李亚东,苗逢春,王文静.基于机器学习算法的大学生学业成绩预测模型研究[J].计算机技术与发展,2022,32(05):165-170.
3. 黄凯华,周辉,刘显敏.基于集成学习的大学生学业成绩预测模型[J].计算机工程与应用,2021,57(22):233-239.
