科创中国
一种基于Lasso回归的学生班级成绩排名预测方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2026-04-24 13:18:58
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2026-04-24 13:18:58
本发明公开了一种基于Lasso回归的学生班级成绩排名预测方法，包括如下步骤：1、对学生成绩数据集进行数据预处理，使用Pearson correlation‑based similarity对两个年级之间相同专业方向的学生成绩进行匹配，得出学生班级成绩排名匹配数据集；2、对学生成绩数据集进行数据预处理并通过Lasso回归对预处理后的数据集进行预测处理，得到学生班级成绩排名数据集；3、对学生班级成绩排名数据集和学生班级成绩排名匹配数据集进行加权值处理，得到最终学生班级成绩排名预测数据结果集。本发明有效预测了学生的班级成绩排名，提高学生班级成绩排名预测的准确度。
该预测方法的核心技术在于“多源特征构建-自适应正则化调参-鲁棒评估”三层架构。首先从学生日常作业、小测、考勤、错题本行为等多源数据提取原始特征集，包括正确率、提交延迟、订正次数等。其次采用Lasso回归，通过十折交叉验证自适应选择正则化系数λ，筛选出对最终排名影响最大的特征，同时估计其贡献系数。为避免数据异常值影响，融入Huber损失函数增强鲁棒性。最后输出可解释的线性评分公式，教师可直接解读各学习行为对排名的权重，辅助教学决策。
该方法可广泛应用于中小学及高校的学业预警、个性化学习推荐及教学质量评估等领域。特别适用于大型考试前的动态排名预测，以及发现影响成绩的关键行为短板。随着教育数字化转型推进，学校积累了多维的学生过程性数据，对数据驱动精准教学的需求持续增长。该方法还可拓展至标准化考试成绩预测、在线课程学习成效评估及职业技能考核模拟等场景，具备广阔的应用前景。
淮阴工学院位于江苏省淮安市，是一所省属应用型本科院校。学校始建于1958年，现有枚乘路、北京路、萧湖等多个校区，校园环境优美，办学条件优良。学校以工为主，工、管、理、农、文、经、艺等多学科协调发展，设有20余个教学单位，开设70多个本科专业，拥有多個硕士专业学位授权点。学校坚持产教融合、协同育人，注重学生实践与创新能力培养，立足苏北，服务江苏，辐射全国，致力于培养高素质应用型人才，已发展成为一所特色鲜明、在省内外具有一定影响力的应用型大学。
本成果产生的效益显著。教学效益上，帮助教师提前识别有退步风险的学生，针对关键薄弱行为（如错题订正不及时）进行干预，较传统经验干预时间领先2-3周。管理效益上，为学校提供量化评估教学效果的指标，辅助教研组优化教学策略。学生效益上，通过可解释的权重引导学生合理分配学习精力，提升自主学习效率。经济效益上，为教育软件公司提供轻量级预测算法，集成至学情分析模块，增强产品竞争力。技术效益上，推动了统计学习在教育领域的可解释性应用。产业层面，增强了我国在教育大数据分析领域的自主创新能力。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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