PSO-BP神经网络预测模型在智慧课堂中的应用研究

摘要

大学生的学习成绩与其学习状态和习惯有正相关性.教师工作手册中记录的考勤、答问与作业信息反映了学生的学习状态,智慧课堂中的随堂提问、课后作业、座位偏好等信息进一步反应出学生的行为习惯.充分利用上述数据进行期末成绩预测并向学生反馈学业警示和鼓励信息,将对教学起到积极作用.设计了PSO-BP神经网络预测模型来进行学生行为数据挖掘,筛选了具有代表性的数据作为神经网络的输入,选择课程成绩作为神经网络的输出,成绩预测误差为12％,为提高教学质量提供了新的思路.