基于极限学习机算法的学困生预测研究

高校学困生预测方法的研究正越来越受到研究者的关注,但目前还没有一种成熟有效的学困生预测方法.针对该问题,文章提出了一种大数据环境下基于极限学习机的学困生预测方法,并以中国海洋大学2011级学生的学籍信息、心理测试得分、第一学期考试成绩为输入变量,以学生的学困情况为输出变量,进行了极限学习机的训练;同时,以2012级学生数据作为测试集输入极限学习机进行测试.测试结果表明,约有46%的学困生被准确预测,7%的非学困生被误判,此预测结果验证了文章所采用方法的有效性.