基于教育数据挖掘的大学生课外表现对学业成绩影响研究

陈 书琳
福州理工学院

摘要


当前，高等教育越来越重视学生综合能力的培养。在关注学业成绩的同时，学生素质与能力的培育已被提
升到一定高度。因此，学生的一系列课外表现，如图书借阅、志愿服务、竞赛参与等，已成为高校管理需要考虑的
重要组成部分，也是高校发展面临的重要课题。在我国高校的发展过程中，“第二课堂”制度已逐步成熟，形成了对
学生课外表现的一定量化管理体系。在此过程中，产生了大量的学生课外行为数据。本文结合教育数据挖掘技术，
对“第二课堂”制度实施过程中的多源学生行为数据进行分析，探索大学生课外表现对学业成绩的影响，以期完善
大学生培养体系，促进素质教育的进一步发展。

关键词


教育数据挖掘；课外表现；学业影响；聚类算法

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参考


[1]KUAN A, GHOSH S K. Student performance

analysis and prediction in classroom learning: A review of

educational data mining studies[J]. Education and Information

Technologies, 2021, 26: 205-240.

[2]张梁，杨立波，张小勇，等.基于优化K-means

算法的高校成绩聚类分析研究[J].太原学院学报（自然科

学版），2024，42（02）：79-84.

[3]刘大莲，田英杰.可拓数据挖掘在学生成绩分析中

的应用研究[J].智能系统学报，2022，17（4）：707-713.

[4]张赛勇，刘恩涛.图书馆资源利用与学生学业成绩

的关联性实证研究[J].江苏科技信息，2023（3）：74-80.

[5]宋丹，曾剑雄.第二课堂、学习满意度与大学生

核心竞争力关系的实证研究[J].大学教育科学，2018（5）：

21-29.


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