學生成績預測和影響因素分析是教育領域中的一個重要研究課題。隨著教育數(shù)據(jù)的積累和數(shù)據(jù)分析技術的發(fā)展，利用數(shù)據(jù)驅動的方法來預測學生的學業(yè)表現(xiàn)并分析影響學生成績的關鍵因素，對于提高教育質量、優(yōu)化教學資源分配、輔助個性化教學以及早期識別和幫助學習困難的學生具有重要意義。學生成績受到多種因素的影響，包括學生的個人背景、學習習慣、心理狀態(tài)、教師教學質量、課程難度、家庭環(huán)境、同伴影響等。這些因素之間的相互作用復雜，使得學生成績的預測和分析成為一個多變量和多層次的問題。傳統(tǒng)的成績分析方法往往依賴于簡單的統(tǒng)計分析，難以深入挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和復雜關系。 隨著機器學習和人工智能技術的發(fā)展，基于這些技術的學生成績預測和影響因素分析成為可能。這些方法可以處理大量的數(shù)據(jù)，識別出影響學生成績的關鍵因素，并預測學生的未來表現(xiàn)。然而，如何選擇合適的模型、處理和整合不同來源的數(shù)據(jù)、以及確保分析結果的準確性和可解釋性，仍然是需要解決的關鍵問題。 本研究旨在利用先進的數(shù)據(jù)分析技術，對學生成績進行預測，并分析影響學生成績的主要因素。通本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。