[发明专利]一种基于大数据预测考试关键学生的方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于大数据预测考试关键学生的方法及装置，属于教育大数据领域，其方法包括：对学情大数据进行预处理及存储，预测学生成绩，并根据预测结果发现指定录取率下的关键学生。该方法基于学生的往次考试成绩数据预测学生成绩及排名，并计算不同水平学生的成绩波动值，根据波动值确定临界生人数；基于上述预测排名结果数据和临界生人数数据，最终划定临界生；本发明由于改变了传统的基于经验模型划分关键学生的方法，综合考虑学生全局和局部的成绩波动情况来确定临界生人数，划分方法更为准确，考虑因素更加全面，实现了基于学生真实表现的大数据来预测识别关键学生，使识别的精度和效率都得到了更大提升。

主权项

1.一种基于大数据预测考试关键学生的方法，其特征在于，该方法包括：步骤1、预处理及存储学情大数据用于对学情大数据进行清洗、预处理操作，并存储到数据库中，为后续临界生的识别提供基础，其包括：数据清洗、数据预处理和数据存储；步骤2、预测学生成绩根据学生往次各科目考试成绩数据，预测学生单科成绩及总成绩；包括预测学生单科成绩和计算学生总成绩；步骤3、计算临界生人数根据成绩数据，依次计算全局波动值和局部波动值，用于计算临界生人数；包括计算全局波动值gw、计算局部波动值l_r；步骤4、识别临界生根据预测成绩数据得到学生预测排名，其中预测排名在录取人数附近上下波动的学生即为指定分数线录取率所对应的临界生，临界生具体人数由步骤3中的计算结果决定。