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。