基于TensorFlow框架的可视化大学生行为分析系统设计

摘要：

学生生活学习信息的采集、管理与分析工作需要耗费学校、教师、学生大量的时间精力,其中涉及的环节繁琐耗时,同时存在大量无用信息占用资源,而一些有效信息未得到充分利用的情况.为促进高校教育信息化发展,本文设计的基于Ten-sorFlow框架的可视化大学生行为分析系统能够在一定程度上满足此需求,解决相关问题.其目的在于利用机器学习算法研究教育数据挖掘,进行学生数据分析,进而为学生自我提升、教师改良教育方法提供指导性依据.通过对本校学生问卷调查数据进行机器学习训练,并利用随机森林算法预测,其预测准确度可达90％以上,具有实践价值.

关键词：TensorFlow、数据分析、随机森林、机器学习、教育数据挖掘

所属期刊栏目：10

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家级大学生创新创业训练计划项目136462019007X

在线出版日期：2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：227-233