基于大数据挖掘的理工科专业教学效果趋势预测
摘 要
为了促进高校理工科专业教学效果的进一步提升
，本文提出了一种将数据挖掘技术和BP神经网络算法相结合的教学效果预测方法，该方法可根据
历史教学成绩数据
，建立BP神经网络预测模型，通过训练神经网络模型，
预测未来学生成绩分布
，
反映教学效果
发展
趋势
。首先，
收集理工科专业学生
的历史
成绩数据
；其次，
筛选成绩数据
，
选择具有共性的高等数学成绩数据
作为预测
模型的源数据
，
并对数据
进行
清洗和除燥
；然后，构建学生成绩BP神经网络预测模型，并对
神经网络预测
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