基于追踪模型预测学生成绩（有偿：400元）

Question

[要求如图所示，数据集为下图所示

数据集下载链接
可以参考知网文献面向智慧教育的学生成绩预测及知识追踪技术研究

Answer 1

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问题：通过分析ASSISTments2017数据集，预测学生的成绩并进行知识追踪。 回答：

1. 数据集介绍：ASSISTments2017数据集包含了学生在做题过程中的答题日志信息，以及题目和知识点的相关信息。具体包括学生ID、问题ID、答题结果、知识点ID等字段。
2. 分析方法：
   • 数据预处理：对数据进行清洗和特征提取，包括提取学生答对题目数量、答错题目数量、答题次数等特征。
   • 特征选择：选择与学生成绩相关的特征进行建模，如学生答题次数、答对题目数量等。
   • 模型建立：建立机器学习模型，如回归模型或分类模型，预测学生成绩。
   • 知识追踪：根据学生的学习情况，利用知识点ID等信息进行知识追踪，分析学生在不同知识点上的掌握情况。
3. 代码示例：

# 数据预处理
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('ASSISTments2017.csv')
# 特征提取
data['correct_count'] = data.groupby('student_id')['correct'].transform('sum')
data['incorrect_count'] = data.groupby('student_id')['correct'].transform('count') - data['correct_count']
# 特征选择
X = data[['correct_count', 'incorrect_count']]
y = data['grade']
# 模型建立
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 建立线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测成绩
predictions = model.predict(X_test)
# 知识追踪
knowledge_tracking = data.groupby('knowledge_tag')['correct'].mean()

1. 结论：通过对ASSISTments2017数据集的分析，我们可以利用机器学习模型预测学生的成绩，并根据知识点信息进行知识追踪，帮助学生更好地学习和提升成绩。 参考文献链接：面向智慧教育的学生成绩预测及知识追踪技术研究