2023.6电脑编程技巧与维护1概述教育数据挖掘和机器学习是近年来大数据研究的热门领域，随着大数据技术的不断发展，教育数据的采集、存储、分析和应用已经成为现代教育的重要组成部分。对于学生的学习成绩，传统的评价方法往往依赖于老师的主观判断和测试的成绩，而这种方法没有充分利用教育数据的优势，也无法满足学生、家长和教育管理者想要了解学生学习情况的需求，虽然学校和教育部门普遍使用学生的成绩数据评估教学质量和学生的学习成果，但效果并不明显。随着教育信息化的发展，各种电子学习平台广泛应用于教育教学中，超星学习通作为国内优秀的在线学习平台之一，每年都会有大量的学生在其平台上进行学习。然而，目前在学习过程中通过学生成绩的优异程度来看，往往只是以定性的方式进行评价，缺乏客观的数据支撑，虽然学校和教育部门普遍使用学生的成绩数据来评估教学质量和学生的学习成果，但由于数据规模庞大、数据质量不一、数据类型多样等，教育数据的处理和分析变得非常复杂和困难，导致学生的成绩数据没有得到充分利用。因此，利用教育数据挖掘算法对学生的学习情况进行分析和预测，已经成为一个非常重要的研究方向。2研究内容研究聚焦于某学院校级一流课程“数据库原理与应用”，旨在通过应用教育数据挖掘中的随机森林算法来探究学生的学习行为和成绩之间的关系。为了实现这一目标，研究将采用定量研究的方法，基于超星学习通成绩数据，通过建模和预测，探究学生的学习行为对成绩表现的影响，并构建学生学习行为数据与学习成绩之间的关系，以分析学生课程成绩的主要影响因素。研究旨在提高教师的教学效率和教学质量，帮助学院进行科学的管理和决策，并为学生个性化、多元化学习提供更好的支持和指导。教育数据挖掘已成为提高教学质量和效率的重要工具。研究将学生学习行为和成绩表现之间的关系作为研究重点，通过随机森林算法的建模和预测，揭示学生学习行为对成绩表现的影响，并探索学生课程成绩的主要影响因素。这不仅有助于学校针对不同学生提供个性化的教学方案，提高学生的学习效果和成绩，还能为学校的管理和决策提供科学依据。另外，对于教师来说，学生学习数据的分析和挖掘可以提高教学效率和教学质量，为教师提供更多的参考和指导，帮助他们更好地了解学生的学习状况和需求，帮助学校进行科学地管理和决策，从而促进教育的发展和进步。3研究条件3.1研究的参与者（1）大学学生。学习“数据库原理及应用”课程的所有学生，共12...
