基于教育数据挖掘的学生画像构建与学情预测分析研究
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摘 要：该研究通过采集学生在校的图书借阅、参加公益活动、上网等行为数据，采用随机森林算法挖掘行为特征与学业成绩之间的关联程度，提取关键特征进行加权计算合并形成新特征，通过基础模型K-means算法进行聚类分析，最终将学生划分成自律学霸型、夜猫子上网型和缺乏规划型三类学生。基于Logistics回归模型建立预测模型，分别讨论三类群学生的学习成绩预测效果，为教育工作者深入诊断学生的学习状态并给予精准的教学引导和干预提供参考。（剩余9333字）