大数据驱动下的AI学生综合评价模型构建与评估

摘要：随着教育信息化和大数据技术的快速发展，构建AI学生综合评价模型已成为提升教育质量、实现个性化教学的重要途径。文章旨在探讨如何利用大数据技术构建一个全面、客观、动态的学生综合评价模型并对该模型进行评估。首先，提出了基于BP网络模型结构学生综合评价模型构建框架，该框架包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、评价结果分析和反馈优化等环节。其次，采用实际教育数据集对模型进行了实证研究，通过对比分析不同评价模型的效果，验证了所构建模型的准确性和有效性。最后，对模型在实际应用中的可行性和潜在影响进行了探讨，为教育评价体系的改革提供了新的思路和方法。

关键词：大数据；AI技术；学生综合评价模型；构建与评估

中图分类号：G642""文献标志码：A

0"引言

随着信息技术的高速发展，大数据技术的应用越来越广泛，在教育领域也逐渐得到应用。学校、教育机构积累了大量学生的各类数据，包括学习成绩、课堂表现、社交活动等，这些数据为AI模型提供了丰富的信息基础。个性化教育是当前教育领域的重要发展方向，通过利用大数据和AI技术，可以更好地了解学生的学习需求、特点和潜力，为学生提供个性化的学习方案和辅导。对学生的综合评价是教育教学工作中不可或缺的一环。传统的评价方法往往过于主观或片面，大数据驱动的AI学生综合评价模型能够更加客观、全面地评估学生的学习情况。

通过大数据驱动的AI技术，构建一种智能化的学生综合评价模型，能够更准确地评估学生在学习、素质发展等方面的表现。基于构建的AI学生综合评价模型，为每个学生提供个性化的评价和辅导方案，根据学生的特点和需求，制定相应的学习计划和改进措施。通过对学生综合表现的智能评估，学校和教师可以更好地了解学生的需求，优化教育资源配置，提高教育教学效果和管理效率。通过对学生综合评价模型的构建和评估，可以为教育教学改进提供更科学、客观的依据，推动教育教学工作的持续优化和创新。大数据驱动下的AI学生综合评价模型构建与评估研究旨在利用现代信息技术为教育教学提供更智能化、个性化的支持，推动教育事业朝着更科学、更有效的方向发展。

1"大数据驱动下的人工智能与BP神经网络

在大数据时代，数据量庞大且多样化，传统的数据处理方法已经无法满足需求。人工智能技术通过利用大数据提供的信息和模式来进行学习和决策，从而实现更精确、智能的数据处理和分析。BP神经网络是一种常见的人工神经网络，具有反向传播算法，通常用于模式识别、分类、预测等任务。BP神经网络通过层层传播误差进行训练，不断调整权重和偏置来实现更准确的输出。在大数据驱动下，BP神经网络可以被用于训练和预测。通过大数据的输入，BP神经网络可以不断学习、优化权重和偏置，以提高精度和泛化能力。大数据中包含大量的信息，BP神经网络可以帮助提取其中的关键特征，从而更好地对数据进行分析和处理。在处理大规模数据时，BP神经网络可以作为其中一种建模和优化方法，通过神经网络的训练过程来发现数据中的模式和规律。大数据驱动下的人工智能与BP神经网络之间的关系是相辅相成的。通过结合大数据和神经网络技术，可以更好地实现数据驱动的智能分析和决策，从而推动各个领域的发展和进步。

2"学生综合评价模型的构建

2.1"BP神经网络模型结构

BP神经网络是一种多层前馈神经网络，通常由输入层、若干个隐藏层和输出层组成。每一层包含多个神经元（节点），神经元之间通过连接线相互连接，连接线上有对应的权重。输入层负责接收外部输入的数据特征，每个输入节点对应输入数据的一个特征。输入层的节点数取决于输入数据的特征维度。隐藏层一般包含多个隐藏层，每个隐藏层包含若干个神经元。隐藏层对输入数据进行非线性变换和特征提取，帮助网络学习复杂的特征和模式，它的节点数、隐藏层的数量以及激活函数的选择等是需要设计网络结构时需要考虑的因素。输出层负责产生网络的输出结果，每个输出节点对应一种类别或者一个值。输出层的节点数通常取决于任务的类型，如二分类问题输出层节点为1，多分类问题输出层节点对应类别数量，回归问题输出节点为1^［1］。

2.1.1"确定输入层节点

由于问卷中所包含的院校可比指标有5个，因此将这5个指标作为输入层的节点进行建模。每个节点对应一个指标，分别为综合素质（X1）、思想品德素质（X2）、学业成绩素质（X3）、特长拓展素质（X4）、身体心理素质（X5）。这样的设计可以帮助综合评价模型捕捉到学生学习环境中不同方面的重要特征，从而更全面地评估学生的综合表现和学校的教育质量。

2.1.2"确定输出层节点数量

本文旨在评估学生的综合素质，目标在于获得一个客观且精确的学生综合素质评分。因此，本文的BP神经网络模型将以学生综合素质的评分作为输出，这意味着输出层的神经元数量设定为1，即m=1。

2.1.3"确定隐藏层层数及其节点数量

采用以下公式来估算隐藏层神经元数量的初步范围：

1lt;n-1，1lt;（m+n）+a，1=log2n（1）

式中，n代表输入层节点数；1代表隐含层节点数；m代表输出层节点数；a为介于0到10之间的常数。

初始阶段，选取较少的隐藏层神经元数量进行网络训练。若在既定的训练周期内网络未能达到收敛状态，则逐渐增加隐藏层神经元数量并重新进行训练^［2］。经过多次实验和性能评估，最终确定最优的网络结构包含2个隐藏层，其节点数量分别为25和20。

2.2"数据预处理

对数据进行归一化处理是神经网络中常用的预处理方法之一，其主要目的是消除不同维度数据之间的数量级差异，防止数据量级过大或过小对神经网络的训练产生影响。通过归一化处理，可以将数据映射到一个较小的范围内，有利于提高模型的收敛速度和训练效果，减少因数据量级不同而引起的误差。因此，在构建神经网络时，对输入和输出的数据进行合适的归一化处理是非常重要的一步。

为了消除不同维度数据之间的规模差异，防止输入输出数据规模差异过大导致的网络预测误差，通常神经网络会实施数据标准化操作。本文所使用的数据标准化方法通过公式（2）来实现，该过程将数据转换为［0， 1］^［3］。

y=（y_max-y_min）（x-x_min）（x_max-x_min）+y_min（2）

2.3"确定激活函数

通过反复实验并监测网络训练成效，本文最终选定了以下神经网络激活函数参数：（1）首个隐藏层的激活函数选用双曲正切（Sigmoid tangent）函数y=21+e^-2x-1；（2）第二个隐藏层的激活函数采用对数S形（Logarithmic sigmoid）函数y=11+e^-x；（3）输出层的传递函数参数确定为线性函数y=x。

采用BP神经网络中的快速下降法作为训练算法。对于函数参数，本文使用了BP神经网络工具箱提供的标准配置。网络训练的迭代上限设定为100次，如果训练次数超出此限制且网络未能达到收敛，训练过程将自动终止。此外，确认失败的最大次数定为15次，如果连续15次验证中误差没有减少，训练也将终止。训练的误差目标设定为0.003，一旦网络误差降至这一水平，训练即告完成。这种基于网络性能来设定训练参数的方法有助于确保训练的高效性和有效性，同时可避免过度训练或训练不足的情况。通过设定合适的训练参数，可以更好地控制网络的训练过程，提高训练效果和收敛速度^［4］。

3"学生综合评价模型的评估

3.1"BP网络模型训练过程

3.1.1"数据预处理

对数据进行归一化是为了确保数据在一个统一的范围内，有助于神经网络的训练过程和提高模型的性能。将训练数据进行归一化处理，确保数据分布在［0，1］；对预测输入数据按照相同的方式进行归一化处理。

3.1.2"神经网络训练

将原始数据进行归一化处理，将数据缩放到一个特定的范围内，以便神经网络更好地进行学习和训练。将归一化后的数据输入神经网络模型；使用BP网络的学习算法训练网络，训练流程如图1所示。

3.1.3"反归一化处理

将训练好的神经网络模型进行预测输出；对预测输出进行反归一化处理，将其转换到原始数据的范围。反归一化处理是在对数据进行归一化处理后，需要将处理后的数据还原回原始数据范围的过程。通过正确应用反归一化处理，可以确保数据在模型训练和预测过程中的准确性和有效性^［5］。

3.1.4"准确率计算

根据设定的分数区间（例如优秀、良好和不合格），将预测输出和期望输出进行分类。例如，可以设定分数区间，如90分以上为优秀，80～89分为良好，80分以下为不合格。根据分类结果，可以计算网络模型的准确率。通过计算分类准确率，可以了解网络模型在按照设定区间进行分类时的准确性。准确率越高，说明模型在对数据进行分类方面的表现越好。

3.1.5"结果可视化

当训练完BP神经网络并获取了学生综合素质的量化值后，可以通过结果可视化来更直观地展示和分析模型的表现。画出BP网络预测输出图形，展示预测结果；绘制神经网络预测误差百分比图形，展示模型的误差情况^［6］。

3.2"评估结果分析

本文使用来自某大学问卷的数据集来构建和训练BP神经网络模型。选择1000组数据中的900组作为训练样本，其余100组作为检验样本。经过训练，BP神经网络在5次迭代后已经收敛，预测精度达到了设定的目标值。在训练达到要求后，使用100组检验样本来验证网络模型的准确性，发现网络模型的预测输出与期望输出具有一致性，相对误差较小。表明BP神经网络模型在此问题上表现良好。如表1所示列举了10组检验样本数据的结果进行比较。

如图2所示展示了BP神经网络的预测输出情况；如图3所示展示了预测误差的百分比分布。分析这2张图，可以发现，在测试的100个样本中，有88个样本的预测值与实际期望值相吻合，这表明模型的预测准确度达到了88%。整体预测误差被有效控制在20%以下。这些数据表明，所建立的学生综合素质预测模型具有显著的高精确度。

在BP神经网络训练过程结束后，实施了回归分析，得到回归直线的方程为 y=0.18x+0.13，相关系数为 R=0.897。相关系数 R 值越接近于1，表示网络输出与目标值之间的拟合度越高。由此，R=0.897表明该模型在预测输出与期望输出之间具有良好的拟合性，从而验证了预测的有效性。由于网络训练所用的输入输出数据是随机选取的，每次训练的结果可能存在一定的波动。为了评测模型的稳定性和精确度，进行了10次独立的训练实验，计算得出的平均准确率为85.3%。这一数据反映网络的准确度较为理想，能够基于各院校的5个关键比较指标对学生进行综合评价，显示其在实际应用中的潜在价值^［7］。

综合来看，BP神经网络模型在对学生综合评价方面表现良好，具有较高的准确率和拟合度，在实际场景中，具有积极的意义。

4"结语

BP神经网络在学生综合评价模型的构建中，训练样本的数量和质量对预测精度和科学性至关重要。训练样本数量越多且质量越高，预测结果就越精确。BP神经网络凭借其出色的自学习和自适应能力，使得基于该算法构建的学生综合素质评价模型能够提供更为精确和合理的预测结果。借助此模型，学生能够实时掌握自己的学习进度，教师能够更有效地评价学生的学习状态并调整教学方案，此外，它还能为学校的教育改革提供数据支持。由此可见，基于BP神经网络算法开发的学生综合素质评价模型在学习教育分析和教学改革方面具有重要的实用意义和很大的应用潜力。这种基于BP神经网络的预测模型不仅可以帮助个人和教育机构做出更明智的决策，还有助于推动教育领域的科学发展和改革。

参考文献

［1］赵喜迎，江宇，刘鹏.基于聚类分析和BP人工神经网络的中学生体质健康综合评价模型研究［J］.体育科技，2022（6）：33-36.

［2］刘卫欣，杨春，肖倩.基于神经网络的大学生信息素质评价模型构建［J］.内蒙古科技与经济，2016（1）：100，102.

［3］陶文寅，潘嘹.基于事件分析的高职学生综合评价模型构建与研究［J］.职业技术教育，2019，40（21）：38-43.

［4］肖福坤，张晓燕，陈刚，等.“模拟矿井”实践教学对学生综合能力提升效果的评价模型研究［J］.高教学刊，2023（28）：47-50.

［5］彭琳钧，吴其昌，李诗敏，等.基于k均值与SVM算法的学生综合评价及分类研究［J］.数字技术与应用，2020（10）：88-91.

［6］王慧君，张念.基于“证据”的高校混合学习课程学业评价模型构建［J］.电化教育研究，2020（5）：89-95.

［7］杨颜铭.基于模糊综合评价法的高校学生综合素质评价研究［J］.应用数学进展，2022（6）：3694-3699.

（编辑"沈"强）

Construction and evaluation of AI students’ comprehensive evaluation model driven by big data

NIE "Wei， HUANG "Huanle^*， FU "Baolong

（Liuzhou Polytechnic University， Liuzhou 545006， China）

Abstract： "With the rapid development of educational informatization and big data technology， constructing an AI-based comprehensive student evaluation model has become a crucial approach to enhancing educational quality and achieving personalized teaching. This article aims to explore how to utilize big data technology to build a comprehensive， objective， and dynamic student evaluation model， and to evaluate this model. Initially， a framework for constructing a comprehensive student evaluation model based on the BP network structure is proposed. This framework encompasses data collection， preprocessing， feature extraction， model training， evaluation result analysis， and feedback optimization. Subsequently， empirical research is conducted on the model using actual educational datasets. By comparing and analyzing the effectiveness of different evaluation models， the accuracy and effectiveness of the constructed model are verified. Lastly， the feasibility and potential impacts of the model in practical applications are discussed， providing new insights and methods for the reform of the educational evaluation system.

Key words： big data; AI technology; students comprehensive evaluation model; construction and evaluation