1. 研究目的与意义
在信息技术飞速发展的时代，学校作为教书育人的殿堂更要紧追时代的步伐。学生的成绩一直是学校的重中之重，那么一个学生成绩预测系统就显得格外的重要。如果像以前一样所有东西都是老师以人力完成，那么不光费力，也很浪费老师的时间，而一个系统就可以很好的完善这一点。学生成绩预测系统不光可以保存和管理学生的各种数据，也可以结合回归模型，通过算法达到预测学生成绩的目的，以学生过去的成绩作为模型，通过训练得到预测模型，最终可以预测出学生下一阶段的成绩。这个功能不光可以帮助学校老师减少大量的工作时间，也可以在新时代的背景下，适应潮流。不仅如此，对于学生来说，如果可以提前知道自己用过去的模式学习会得到一个怎样的成绩，那么提升的人会获得更大的提升，下降的人则会得到预警，可以在结果出现之前做一些补救。无论是教师还是学生，都可以在预测系统中获得时间和精力上的好处。
2. 研究内容与预期目标
主要内容依旧是预测系统的实现，但是在此之前的准备工作也很重要，需要深度的数据挖掘和数据清洗，在大数据时代，茫茫多的数据极其复杂，这就需要我们能够有效的筛选有用的数据并加以处理，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。最终才能实现目标。然后就是预测系统，通过之前的数据建立回归模型，用机器学习的方法，通过不断的计算最终得到一个系数的近似值，这样，就可以用学生以往的成绩作为模型，实现对学生未来成绩的预测，将量化后的数据通过图标的方式可以更加直观的展现出来，并且对成绩明显下降的学生做警示处理。这样可以向老师和学生清晰的看到未来成绩的走向。这就是预期目标。
3. 研究方法与步骤
本系统主要功能是学生成绩预测，因此在实现过程中最主要的就是实现预测的方法，但是在这之前，需要做好准备工作，那就是数据挖掘和数据清洗的工作。需要把复杂多样的数据量化，去除无用的项目才能展开预测工作。 预测分数问题本质是回归问题，成绩不能通过决策树预测数来。所以对于这个问题，回归到回归办法才能解决。所谓回归就是根据特征因素预测出数值，特征可以有多个，预测的数值也可以有多个。一旦确定用回归办法，就需要解决两个问题：1.如何把类别变量转换成数值变量 2.选择何种回归模型。常见的回归模型有线性回归模型，逻辑回归模型，岭回归模型，套索回归模型。这里我准备采用多元回归算法来实现。
通过模型的训练，得到预测模型，最终采用学生以往的成绩和各项被量化后的指标，用以预测学生在未来学习中可能得到的最终成绩。
4. 参考文献
[1]赵磊,邓彤,吴卓平.基于数据挖掘的MOOC学习者学业成绩预测与群体特征分析[J/OL].高教研究:1-13[2021-01-08].
[2]毛天怡. 基于学生画像和课程相似度的学生成绩预测模型[D].浙江大学,2020.
[3]潘飞. 基于日常成绩的高校学生分类预测及画像构建研究[D].河北农业大学,2020.
5. 工作计划
1、每周按时完成规定工作量的任务
2、每周与导师交流一次
3、按照进度要求按时完成课题
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