计算机研究与发展

作者：李梦莹,王晓东,阮书岚,张琨,刘淇,

关键词：成绩预测, 注意力机制, 属性特征, 特征融合, 个性化分析,

学生成绩的预测与分析旨在实现对学生的个性化指导，提升学生成绩及教师的教学成果.学生成绩受家庭环境、学习条件以及个人表现等多种因素的影响.传统的成绩预测方法往往忽视了不同因素对同一学生成绩的影响程度不同，而且不同学生受同一因素的影响程度也不同，所构建的模型无法实现对学生的个性化分析与指导.因此提出一种基于双路注意力机制的学生成绩预测模型(two-wayattention,TWA)，该方法不仅有区别地对待了这些因素对成绩的影响程度，而且考虑到了学生的个体差异性.该方法通过两次注意力计算分别得到各属性特征在第1阶段成绩和第2阶段成绩上的注意力得分，并考虑了多种特征融合方式，最后基于融合后的特征对期末成绩进行更好地预测.分别在2个公开数据集上对模型进行了验证，并根据各属性特征在期末成绩上的概率分布对预测结果进行可视化分析.结果显示，所构建模型能够更准确地预测出学生成绩，并且具有良好的可解释性.

来源：2020年第8期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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