基于大数据的学生成绩预测方法、系统、计算机及介质

本发明涉及学生成绩预测方法技术领域，具体为基于大数据的学生成绩预测方法、系统、计算机及介质，方法包括以下步骤：采集学生成绩历史数据以及包括社交媒体、课堂互动数据的多源数据，基于数据清洗、异常值处理、特征工程，获取清洗后数据。本发明中，通过采集学生的成绩历史数据和多样的数据源，以获取更真实、更丰富的学生学习情境，使用LSTM和Transformer模型训练能准确处理时序性数据，抓取学生学习中的关键时刻和重要信息，应用深度Q网络或策略梯度方法进行训练，反映学生的学习状态和能力，通过多模态分析如文本情感分析和图像特征提取，提高预测准确性，结合随机森林、梯度提升等集成模型，综合特征集保证了最终预测模型的稳健性和高效性。