基于机器学习的学生学业预警与教学质量评价体系研究

摘要

在高等教育规模化、个性化发展的背景下，传统依靠期末成绩、教师主观判断的学业管理方式，已难以实
现对学生学习状态的精准把握与教学质量的科学评估。部分学生因学习困难未能被及时发现，容易出现挂科、留级
甚至退学等问题；而教学质量评价多依赖问卷打分，数据维度单一、滞后性明显，难以反映真实课堂效果。机器学
习技术凭借多维度数据融合、非线性规律挖掘与动态预测能力，为构建智能化学业预警与教学质量评价体系提供了
可行路径。本文围绕机器学习在学生学业预警与教学质量评价中的应用展开研究，分析当前高校学业管理存在的问
题，构建基于多源数据的特征指标体系，探讨分类预测、聚类分析、关联规则等算法的应用方式，设计一体化预警
与评价系统框架，并结合实际应用场景分析实施效果。研究表明，机器学习能够显著提升学业预警准确率，实现教
学质量的量化评估，推动教育管理从被动处置向主动干预、从经验判断向数据驱动转型。