基于智能算法的学业风险预警及闭环帮扶机制

摘要

高校学业预警是保障人才培养质量、推进学风建设的重要抓手。针对传统人工预警主观性强、响应滞后、
干预效率偏低等问题，本文提出一种基于改进AdaBoost算法的学生学业风险识别方法。以学生家庭背景、学习行为、
在校表现及学业数据为基础构建特征体系，分别采用网格搜索、遗传算法、粒子群算法对AdaBoost开展超参数寻优
对比实验。实验结果表明，遗传算法优化后的模型综合性能最优，测试集召回率达0.9434，F1分数为0.7937，可有
效识别学业高风险学生。依托模型输出的风险置信得分划分红、黄、绿三级预警等级，并融合PDCA循环管理理论，
构建分层分类、动态迭代的精准帮扶与闭环管控体系。该方案实现智能识别、分级干预、长效优化的一体化运行，
可为高校学生管理与学业指导提供科学参考。