基于深度学习与数据挖掘的预测评估模型设计

摘要

在当今快速发展的数字教育环境中，如何准确预测学习者的成绩和评估其学习效果成为了一个亟待解决的
挑战。本研究旨在设计一种基于深度学习与数据挖掘的预测评估模型，以提高在线学习过程中的成绩预测精度。首
先，研究依托网络教学平台，收集学生的学习行为数据，并运用K-means算法进行聚类分析，以识别出影响成绩的
关键因素。其次，模型采用畸变函数评估算法收敛性，并引入梯度渐进回归树构建评估预测模型，最终实现对学生
成绩的精准预测。
　　实验结果表明，所设计的模型显著降低了均方根误差，约降低30%，显示出良好的预测准确率。这一成果不仅
为提升在线学习评估的科学性和实践价值提供了新思路，同时也为教育工作者提供了一种有效工具，以实现个性化
教育和针对性干预。通过该模型的应用，学习者的学习体验和成绩提升有望得到有效保障，为未来智能教育的发展
做出贡献。该研究的创新点在于将多种数据挖掘技巧与深度学习方法相结合，从而实现了更为全面且高效的学习评
估体系，推动了教育技术的进步与应用。