尧图网站建设 
一、选题背景与研究意义一选题背景随着高等教育普及化与教育数字化转型推进高校教学管理逐步从结果式考核向过程式管控转变。当前高校学生学业管理中普遍存在挂科发现滞后、问题干预不及时的问题多数院校仅在期末考试结束后统计挂科情况无法在学期学习过程中预判学生挂科风险。学生挂科不仅会影响学分绩点、毕业进度还易引发厌学、留级、退学等学业问题是高校学风建设与教学管理的重点难题。传统学业预警多依赖辅导员人工筛查、单次成绩判定存在主观性强、效率低下、覆盖面窄、无法量化风险等级等弊端难以适配海量学生的学业动态管理需求。而机器学习具备强大的分类预测与数据挖掘能力可基于学生日常学习行为、阶段性成绩、考勤状态等多维度数据挖掘学业风险的潜在规律实现挂科风险的提前预判、分级预警。因此开发一套轻量化、高精度的大学生挂科风险预警系统能够实现学业风险事前预警、事中干预有效弥补传统学业管理的短板契合智慧校园建设的发展需求。二研究意义1. 理论意义本课题以大学生学业数据为研究对象将机器学习分类算法应用于挂科风险预测场景对比优化逻辑回归、随机森林、XGBoost等分类模型在学业风险识别中的性能完善了机器学习在高校学业预警领域的应用体系。同时通过特征权重分析明确影响大学生挂科的核心因素为智能化学业风险研判、精准教学干预研究提供理论支撑丰富了教育数据挖掘的研究维度。2. 实践意义本系统可实现大学生挂科风险的智能识别、等级划分与提前预警。对高校管理者与辅导员而言能够快速筛查高风险挂科学生精准开展针对性学业帮扶与督导降低学生挂科率、留级率对授课教师而言可实时掌握班级学生学业风险状态动态调整教学节奏、优化课堂教学对学生而言可及时知晓自身学业短板与挂科风险主动调整学习状态、规避学业问题。系统可有效提升高校学业管理的智能化、精细化水平具备极强的实际落地价值。二、国内外研究现状一国外研究现状国外高校智慧学业预警研究起步较早教育数据挖掘与机器学习结合的学业风险预测技术相对成熟。欧美高校普遍依托校园学习管理系统LMS采集学生考勤、课程登录时长、作业完成质量、阶段性测验成绩等过程性数据构建学业风险预警模型。研究主流多采用随机森林、XGBoost、支持向量机等分类算法开展学业风险二分类与多分类预测能够有效识别不及格、挂科、学业滑坡等风险。目前国外已形成成熟的学业预警干预体系可实现风险分级、智能推送、个性化学习建议生成但相关模型与系统多适配国外高校教学模式与学生管理体系数据集特征与国内高校差异较大直接复用性差难以适配国内大学生学业管理场景。二国内研究现状国内高校近年来高度重视学业预警智能化建设基于机器学习的挂科风险预测成为计算机与教育信息化领域的研究热点。国内学者多聚焦于学业数据特征挖掘、算法模型优化等方向证实随机森林、XGBoost、逻辑回归等算法在学生挂科风险分类预测中具备较高准确率与稳定性。但现有研究仍存在明显短板一是多数研究仅停留在模型算法研究层面未开发完整可落地的Web系统实用性不足二是预警维度单一多仅依托历史成绩数据忽视考勤、课堂表现、学习行为等过程性核心数据三是风险分级模糊缺乏精准的高、中、低风险划分标准无法适配高校分层干预的管理需求。因此开发一套融合多维度数据、精准分级预警、功能完整的大学生挂科风险预警系统具备重要的研究与应用价值。三研究现状总结综合国内外研究机器学习应用于大学生挂科风险预警已具备成熟的技术基础与理论支撑但现有成果存在系统落地性差、数据维度单一、预警精细化不足等问题。本课题基于现有研究成果融合多维度学业数据优化分类预测模型搭建一体化Web预警系统实现风险精准预测、分级预警、可视化分析解决传统学业预警的各类痛点。三、研究内容与研究目标一研究目标1. 采集大学生多维度学业数据完成数据清洗、预处理、特征工程构建规范的大学生挂科风险数据集。2. 构建多种机器学习分类预警模型通过对比实验与参数调优筛选出适配挂科风险识别的高精度、高稳定性最优模型。3. 设计高、中、低三级挂科风险分级标准实现学生挂科概率预测与风险等级智能判定。4. 开发一套功能完整、运行稳定的大学生挂科风险预警Web系统实现数据管理、风险预测、分级预警、学情可视化、风险记录导出等核心功能。5. 完成系统功能、性能、模型精度测试确保系统可精准识别学生挂科风险满足高校学业管理实际需求。二主要研究内容1.学业数据采集与预处理确定系统核心数据维度涵盖学生基础信息年级、专业、性别、学习行为数据课程考勤率、课堂签到次数、作业完成率、线上学习时长、阶段性学业数据平时成绩、期中成绩、随堂测验分数、历史学业数据过往挂科记录、学分获取情况。对原始数据集进行去重、缺失值填充、异常数据剔除、离散特征编码、数据归一化等预处理操作筛选影响挂科风险的核心特征划分模型训练集与测试集。2.挂科风险预警模型构建与优化选取逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost四种经典机器学习分类算法构建挂科风险预警模型以精准率、召回率、F1值、准确率作为模型评价指标。通过网格搜索算法完成超参数调优、5折交叉验证优化模型性能对比各模型的风险识别效果筛选最优模型作为系统核心算法实现学生挂科二分类预测挂科/不挂科与风险概率计算。3.风险分级与预警机制设计基于模型输出的挂科概率结合高校学业管理标准制定三级预警机制高风险挂科概率≥70%、中风险30%≤挂科概率70%、低风险挂科概率30%。针对不同风险等级设计差异化预警提示同时分析各特征对挂科风险的影响权重挖掘学生挂科核心诱因为学业干预提供数据支撑。4.系统整体设计与开发采用前后端分离架构开发系统后端基于Python Flask框架实现数据处理、模型调用、业务逻辑开发前端基于VueECharts实现界面交互、数据可视化、预警信息展示采用MySQL数据库存储系统数据。系统核心功能模块包括用户权限管理模块、学生学业数据管理模块、挂科风险智能预警模块、学情数据可视化模块、预警记录查询与导出模块。5.系统测试与性能验证开展系统功能测试、兼容性测试、性能测试验证各模块功能完整性、系统运行稳定性。通过多组对比实验验证预警模型的精准度与泛化能力优化系统漏洞与模型参数确保预警效果精准可靠。三拟解决的关键问题1. 解决大学生学业数据噪声多、维度杂乱、特征冗余的问题实现核心风险特征精准筛选提升模型预警精度。2. 解决单一机器学习模型风险识别准确率低、稳定性不足的问题通过多模型对比与参数优化构建适配挂科风险识别的最优分类模型。3. 解决传统学业预警无分级、无数据支撑、干预盲目化的问题实现挂科风险量化分级、精准预警提升学业管理智能化水平。四、研究方法与技术路线一研究方法1.文献研究法查阅国内外机器学习、教育数据挖掘、学业风险预警相关文献梳理现有研究成果与不足明确课题研究思路、技术方案与创新点为课题研究提供理论支撑。2.数据挖掘法收集整理大学生真实学业数据集通过数据清洗、特征工程等技术挖掘学习行为、学业数据与挂科风险的内在关联为模型训练提供高质量数据支撑。3.对比实验法分别搭建逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost预警模型通过多组对比实验结合准确率、精准率、召回率、F1值筛选最优模型并完成迭代优化。4.系统开发法采用前后端分离开发架构结合Python、Flask、Vue等技术完成系统功能开发、接口联调、功能测试与优化实现课题研究成果落地。二技术路线1. 前期准备阶段查阅相关文献梳理研究现状确定研究方案与技术栈完成开题报告撰写搭建开发环境与模型训练环境。2. 数据处理阶段采集大学生学业数据完成数据清洗、去重、补缺、特征编码、归一化等预处理操作划分训练集与测试集。3. 模型构建阶段搭建四种机器学习分类预警模型完成模型训练、超参数调优、交叉验证对比模型性能确定最优挂科风险预警模型。4. 预警机制设计基于模型预测结果制定三级挂科风险分级标准分析风险影响因素构建智能预警规则。5. 系统开发阶段设计系统架构、数据库结构、功能模块完成后端业务接口、前端界面与可视化功能开发实现前后端联调。6. 测试优化阶段开展系统全面测试与模型精度验证修复系统漏洞优化预警效果与系统交互体验。7. 总结收尾阶段整理实验数据、源码、文档资料撰写毕业设计论文完成答辩准备。三核心技术栈1. 开发语言Python、JavaScript2. 后端框架Flask轻量级Web框架实现模型调用、数据交互、业务逻辑处理3. 前端框架Vue2 ECharts实现系统界面开发、学业数据可视化、预警信息展示4. 机器学习框架Scikit-learn、XGBoost模型构建、训练、调优与性能评估5. 数据处理工具Pandas、Numpy学业数据清洗与特征工程处理6. 数据库MySQL存储学生数据、用户信息、预警记录、分析数据五、研究进度安排1. 第1-2周查阅国内外相关文献梳理研究现状确定课题研究方案完成开题报告撰写与修改。2. 第3-4周收集整理大学生学业数据集搭建开发与模型训练环境完成数据预处理与特征筛选工作。3. 第5-7周搭建多种机器学习挂科预警模型完成模型训练、对比实验与参数优化确定最优预警模型。4. 第8-9周设计系统整体架构、数据库表结构与功能模块完成后端接口开发与数据库搭建。5. 第10-12周完成前端界面开发、数据可视化、分级预警、数据导出等核心功能开发实现前后端联调通。6. 第13-14周开展系统功能、性能、兼容性测试修复漏洞、优化模型预警精度整理实验数据与项目资料。7. 第15-16周撰写、修改、完善毕业论文整理源码、文档、截图、PPT等全套答辩资料准备毕业答辩。六、预期成果1. 本科毕业设计论文1篇《基于机器学习的大学生挂科风险预警系统》。2. 完整可运行系统1套包含前后端源码、MySQL数据库文件实现数据管理、智能预警、分级提示、可视化分析、数据导出等全部核心功能。3. 实验研究成果1份包含多模型性能对比实验数据、挂科风险特征分析报告、模型参数优化记录。4. 全套毕设文档开题报告、系统需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、答辩PPT等完整资料。七、难点与创新点一研究难点1. 大学生学业数据特征繁杂各特征与挂科风险的非线性关联复杂精准筛选核心风险特征、剔除冗余噪声是提升预警精度的核心难点。2. 不同机器学习分类算法的适配场景差异较大需通过大量实验调优平衡模型预警准确率、运行效率与系统部署轻量化需求。3. 结合高校实际管理标准制定科学合理的挂科风险分级规则实现算法预测结果与实际学业预警业务的精准适配。二创新点1.算法优化创新摒弃单一模型预测方式融合四种主流机器学习分类算法开展对比实验通过网格搜索超参数调优与交叉验证优化模型大幅提升挂科风险识别的准确率与稳定性预警效果优于传统单一算法模型。2.分级预警创新突破传统二元预警预警/不预警的局限基于挂科概率构建高、中、低三级风险预警机制精准区分学业风险程度为高校分层、精准开展学业帮扶提供数据支撑贴合实际教学管理场景。3.过程性分析创新不仅依托考试成绩数据还融合考勤、作业、学习时长等全过程学习行为数据建模全方位挖掘挂科风险诱因同时通过可视化图表直观展示班级、学生个人学业风险状态实现从“结果补救”到“过程预判”的转变。八、参考文献[1] 周志华. 机器学习[M]. 北京:清华大学出版社,2016.[2] 李航. 统计学习方法[M]. 北京:清华大学出版社,2019.[3] 王敏, 刘畅. 基于XGBoost的大学生挂科风险预警模型研究[J]. 计算机工程与应用,2023,59(10):245-251.[4] 张俊杰, 李娜. 基于随机森林的高校学生学业预警系统设计[J]. 软件工程,2022,25(08):34-37.[5] 陈阳. 教育大数据下大学生学业风险特征挖掘与预警研究[J]. 信息技术与信息化,2023(05):201-204.[6] 赵天宇. 基于前后端分离的学业预警管理系统设计与实现[J]. 电脑知识与技术,2023,19(24):89-91.[7] 林博文. 机器学习算法在学生学业风险预测中的应用综述[J]. 智能计算机与应用,2022,12(06):189-193.[8] Polyzos N, Vassilakis C. Student Performance Prediction Using Machine Learning: A Comparative Study[J]. Education and Information Technologies, 2022, 27(8):9875-9896.[9] Yuan B. Academic Risk prediction of college students under multi-course feature combination[C]. 2026 6th International Conference on Internet of Things and Machine Learning,2026.参考来源AI实战开发微信小程序项目和生成图形文档实战教程_哔哩哔哩_bilibili 基于机器学习的大学生挂科风险预警系统开题报告（计算机毕业设计）
一、选题背景与研究意义一选题背景随着高等教育普及化与教育数字化转型推进高校教学管理逐步从结果式考核向过程式管控转变。当前高校学生学业管理中普遍存在挂科发现滞后、问题干预不及时的问题多数院校仅在期末考试结束后统计挂科情况无法在学期学习过程中预判学生挂科风险。学生挂科不仅会影响学分绩点、毕业进度还易引发厌学、留级、退学等学业问题是高校学风建设与教学管理的重点难题。传统学业预警多依赖辅导员人工筛查、单次成绩判定存在主观性强、效率低下、覆盖面窄、无法量化风险等级等弊端难以适配海量学生的学业动态管理需求。而机器学习具备强大的分类预测与数据挖掘能力可基于学生日常学习行为、阶段性成绩、考勤状态等多维度数据挖掘学业风险的潜在规律实现挂科风险的提前预判、分级预警。因此开发一套轻量化、高精度的大学生挂科风险预警系统能够实现学业风险事前预警、事中干预有效弥补传统学业管理的短板契合智慧校园建设的发展需求。二研究意义1. 理论意义本课题以大学生学业数据为研究对象将机器学习分类算法应用于挂科风险预测场景对比优化逻辑回归、随机森林、XGBoost等分类模型在学业风险识别中的性能完善了机器学习在高校学业预警领域的应用体系。同时通过特征权重分析明确影响大学生挂科的核心因素为智能化学业风险研判、精准教学干预研究提供理论支撑丰富了教育数据挖掘的研究维度。2. 实践意义本系统可实现大学生挂科风险的智能识别、等级划分与提前预警。对高校管理者与辅导员而言能够快速筛查高风险挂科学生精准开展针对性学业帮扶与督导降低学生挂科率、留级率对授课教师而言可实时掌握班级学生学业风险状态动态调整教学节奏、优化课堂教学对学生而言可及时知晓自身学业短板与挂科风险主动调整学习状态、规避学业问题。系统可有效提升高校学业管理的智能化、精细化水平具备极强的实际落地价值。二、国内外研究现状一国外研究现状国外高校智慧学业预警研究起步较早教育数据挖掘与机器学习结合的学业风险预测技术相对成熟。欧美高校普遍依托校园学习管理系统LMS采集学生考勤、课程登录时长、作业完成质量、阶段性测验成绩等过程性数据构建学业风险预警模型。研究主流多采用随机森林、XGBoost、支持向量机等分类算法开展学业风险二分类与多分类预测能够有效识别不及格、挂科、学业滑坡等风险。目前国外已形成成熟的学业预警干预体系可实现风险分级、智能推送、个性化学习建议生成但相关模型与系统多适配国外高校教学模式与学生管理体系数据集特征与国内高校差异较大直接复用性差难以适配国内大学生学业管理场景。二国内研究现状国内高校近年来高度重视学业预警智能化建设基于机器学习的挂科风险预测成为计算机与教育信息化领域的研究热点。国内学者多聚焦于学业数据特征挖掘、算法模型优化等方向证实随机森林、XGBoost、逻辑回归等算法在学生挂科风险分类预测中具备较高准确率与稳定性。但现有研究仍存在明显短板一是多数研究仅停留在模型算法研究层面未开发完整可落地的Web系统实用性不足二是预警维度单一多仅依托历史成绩数据忽视考勤、课堂表现、学习行为等过程性核心数据三是风险分级模糊缺乏精准的高、中、低风险划分标准无法适配高校分层干预的管理需求。因此开发一套融合多维度数据、精准分级预警、功能完整的大学生挂科风险预警系统具备重要的研究与应用价值。三研究现状总结综合国内外研究机器学习应用于大学生挂科风险预警已具备成熟的技术基础与理论支撑但现有成果存在系统落地性差、数据维度单一、预警精细化不足等问题。本课题基于现有研究成果融合多维度学业数据优化分类预测模型搭建一体化Web预警系统实现风险精准预测、分级预警、可视化分析解决传统学业预警的各类痛点。三、研究内容与研究目标一研究目标1. 采集大学生多维度学业数据完成数据清洗、预处理、特征工程构建规范的大学生挂科风险数据集。2. 构建多种机器学习分类预警模型通过对比实验与参数调优筛选出适配挂科风险识别的高精度、高稳定性最优模型。3. 设计高、中、低三级挂科风险分级标准实现学生挂科概率预测与风险等级智能判定。4. 开发一套功能完整、运行稳定的大学生挂科风险预警Web系统实现数据管理、风险预测、分级预警、学情可视化、风险记录导出等核心功能。5. 完成系统功能、性能、模型精度测试确保系统可精准识别学生挂科风险满足高校学业管理实际需求。二主要研究内容1.学业数据采集与预处理确定系统核心数据维度涵盖学生基础信息年级、专业、性别、学习行为数据课程考勤率、课堂签到次数、作业完成率、线上学习时长、阶段性学业数据平时成绩、期中成绩、随堂测验分数、历史学业数据过往挂科记录、学分获取情况。对原始数据集进行去重、缺失值填充、异常数据剔除、离散特征编码、数据归一化等预处理操作筛选影响挂科风险的核心特征划分模型训练集与测试集。2.挂科风险预警模型构建与优化选取逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost四种经典机器学习分类算法构建挂科风险预警模型以精准率、召回率、F1值、准确率作为模型评价指标。通过网格搜索算法完成超参数调优、5折交叉验证优化模型性能对比各模型的风险识别效果筛选最优模型作为系统核心算法实现学生挂科二分类预测挂科/不挂科与风险概率计算。3.风险分级与预警机制设计基于模型输出的挂科概率结合高校学业管理标准制定三级预警机制高风险挂科概率≥70%、中风险30%≤挂科概率70%、低风险挂科概率30%。针对不同风险等级设计差异化预警提示同时分析各特征对挂科风险的影响权重挖掘学生挂科核心诱因为学业干预提供数据支撑。4.系统整体设计与开发采用前后端分离架构开发系统后端基于Python Flask框架实现数据处理、模型调用、业务逻辑开发前端基于VueECharts实现界面交互、数据可视化、预警信息展示采用MySQL数据库存储系统数据。系统核心功能模块包括用户权限管理模块、学生学业数据管理模块、挂科风险智能预警模块、学情数据可视化模块、预警记录查询与导出模块。5.系统测试与性能验证开展系统功能测试、兼容性测试、性能测试验证各模块功能完整性、系统运行稳定性。通过多组对比实验验证预警模型的精准度与泛化能力优化系统漏洞与模型参数确保预警效果精准可靠。三拟解决的关键问题1. 解决大学生学业数据噪声多、维度杂乱、特征冗余的问题实现核心风险特征精准筛选提升模型预警精度。2. 解决单一机器学习模型风险识别准确率低、稳定性不足的问题通过多模型对比与参数优化构建适配挂科风险识别的最优分类模型。3. 解决传统学业预警无分级、无数据支撑、干预盲目化的问题实现挂科风险量化分级、精准预警提升学业管理智能化水平。四、研究方法与技术路线一研究方法1.文献研究法查阅国内外机器学习、教育数据挖掘、学业风险预警相关文献梳理现有研究成果与不足明确课题研究思路、技术方案与创新点为课题研究提供理论支撑。2.数据挖掘法收集整理大学生真实学业数据集通过数据清洗、特征工程等技术挖掘学习行为、学业数据与挂科风险的内在关联为模型训练提供高质量数据支撑。3.对比实验法分别搭建逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost预警模型通过多组对比实验结合准确率、精准率、召回率、F1值筛选最优模型并完成迭代优化。4.系统开发法采用前后端分离开发架构结合Python、Flask、Vue等技术完成系统功能开发、接口联调、功能测试与优化实现课题研究成果落地。二技术路线1. 前期准备阶段查阅相关文献梳理研究现状确定研究方案与技术栈完成开题报告撰写搭建开发环境与模型训练环境。2. 数据处理阶段采集大学生学业数据完成数据清洗、去重、补缺、特征编码、归一化等预处理操作划分训练集与测试集。3. 模型构建阶段搭建四种机器学习分类预警模型完成模型训练、超参数调优、交叉验证对比模型性能确定最优挂科风险预警模型。4. 预警机制设计基于模型预测结果制定三级挂科风险分级标准分析风险影响因素构建智能预警规则。5. 系统开发阶段设计系统架构、数据库结构、功能模块完成后端业务接口、前端界面与可视化功能开发实现前后端联调。6. 测试优化阶段开展系统全面测试与模型精度验证修复系统漏洞优化预警效果与系统交互体验。7. 总结收尾阶段整理实验数据、源码、文档资料撰写毕业设计论文完成答辩准备。三核心技术栈1. 开发语言Python、JavaScript2. 后端框架Flask轻量级Web框架实现模型调用、数据交互、业务逻辑处理3. 前端框架Vue2 ECharts实现系统界面开发、学业数据可视化、预警信息展示4. 机器学习框架Scikit-learn、XGBoost模型构建、训练、调优与性能评估5. 数据处理工具Pandas、Numpy学业数据清洗与特征工程处理6. 数据库MySQL存储学生数据、用户信息、预警记录、分析数据五、研究进度安排1. 第1-2周查阅国内外相关文献梳理研究现状确定课题研究方案完成开题报告撰写与修改。2. 第3-4周收集整理大学生学业数据集搭建开发与模型训练环境完成数据预处理与特征筛选工作。3. 第5-7周搭建多种机器学习挂科预警模型完成模型训练、对比实验与参数优化确定最优预警模型。4. 第8-9周设计系统整体架构、数据库表结构与功能模块完成后端接口开发与数据库搭建。5. 第10-12周完成前端界面开发、数据可视化、分级预警、数据导出等核心功能开发实现前后端联调通。6. 第13-14周开展系统功能、性能、兼容性测试修复漏洞、优化模型预警精度整理实验数据与项目资料。7. 第15-16周撰写、修改、完善毕业论文整理源码、文档、截图、PPT等全套答辩资料准备毕业答辩。六、预期成果1. 本科毕业设计论文1篇《基于机器学习的大学生挂科风险预警系统》。2. 完整可运行系统1套包含前后端源码、MySQL数据库文件实现数据管理、智能预警、分级提示、可视化分析、数据导出等全部核心功能。3. 实验研究成果1份包含多模型性能对比实验数据、挂科风险特征分析报告、模型参数优化记录。4. 全套毕设文档开题报告、系统需求分析、概要设计、详细设计、测试报告、答辩PPT等完整资料。七、难点与创新点一研究难点1. 大学生学业数据特征繁杂各特征与挂科风险的非线性关联复杂精准筛选核心风险特征、剔除冗余噪声是提升预警精度的核心难点。2. 不同机器学习分类算法的适配场景差异较大需通过大量实验调优平衡模型预警准确率、运行效率与系统部署轻量化需求。3. 结合高校实际管理标准制定科学合理的挂科风险分级规则实现算法预测结果与实际学业预警业务的精准适配。二创新点1.算法优化创新摒弃单一模型预测方式融合四种主流机器学习分类算法开展对比实验通过网格搜索超参数调优与交叉验证优化模型大幅提升挂科风险识别的准确率与稳定性预警效果优于传统单一算法模型。2.分级预警创新突破传统二元预警预警/不预警的局限基于挂科概率构建高、中、低三级风险预警机制精准区分学业风险程度为高校分层、精准开展学业帮扶提供数据支撑贴合实际教学管理场景。3.过程性分析创新不仅依托考试成绩数据还融合考勤、作业、学习时长等全过程学习行为数据建模全方位挖掘挂科风险诱因同时通过可视化图表直观展示班级、学生个人学业风险状态实现从“结果补救”到“过程预判”的转变。八、参考文献[1] 周志华. 机器学习[M]. 北京:清华大学出版社,2016.[2] 李航. 统计学习方法[M]. 北京:清华大学出版社,2019.[3] 王敏, 刘畅. 基于XGBoost的大学生挂科风险预警模型研究[J]. 计算机工程与应用,2023,59(10):245-251.[4] 张俊杰, 李娜. 基于随机森林的高校学生学业预警系统设计[J]. 软件工程,2022,25(08):34-37.[5] 陈阳. 教育大数据下大学生学业风险特征挖掘与预警研究[J]. 信息技术与信息化,2023(05):201-204.[6] 赵天宇. 基于前后端分离的学业预警管理系统设计与实现[J]. 电脑知识与技术,2023,19(24):89-91.[7] 林博文. 机器学习算法在学生学业风险预测中的应用综述[J]. 智能计算机与应用,2022,12(06):189-193.[8] Polyzos N, Vassilakis C. Student Performance Prediction Using Machine Learning: A Comparative Study[J]. Education and Information Technologies, 2022, 27(8):9875-9896.[9] Yuan B. Academic Risk prediction of college students under multi-course feature combination[C]. 2026 6th International Conference on Internet of Things and Machine Learning,2026.参考来源AI实战开发微信小程序项目和生成图形文档实战教程_哔哩哔哩_bilibili