在线学习表现预测模型研究：基于智能学业测评系统的数据分析

随着智能学业测评的广泛应用，其在教学反馈和数据处理方面展现出明显优势，但背后的建模与预测机制仍面临诸多挑战，亟需进一步优化和拓展。为此，文章首先系统地回顾了智能学业测评与学习表现预测的理论基础与技术演进，据此界定研究目标与方法论框架；然后，文章以552名学生长达三个月的练习数据与324名学生的考试数据为样本，经数据处理后筛选并组合与最终考核成绩关系较密切的预测变量；接下来，文章构建逻辑回归、决策树、神经网络、支持向量机四类预测模型，并通过准确率、精确度、AUC等指标评估其性能；最后，文章采用装袋、提升及随机森林三种集成策略进行模型优化，发现集成学习显著提升了预测性能，其中Boosting对神经网络的增益最大，精确率提升11.2个百分点。结果表明，文章所构建的在线学习表现预测模型兼具高预测准确率、可解释性与易操作等特点，可为精准化学习诊断与即时教学干预提供理论支撑和实践路径。