摘要
学生成绩预测对于教育教学改革、个性化学习指导以及提升教学质量具有重要意义。
传统的成绩预测方法往往依赖于专家经验或简单的统计模型，难以准确捕捉学生学习过程中的复杂因素。
近年来，机器学习算法凭借其强大的数据挖掘和模式识别能力，为学生成绩预测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了机器学习算法在学生成绩预测领域的研究背景和意义，并对相关概念进行解释，如机器学习、监督学习、模型评估指标等。
随后，本文梳理了国内外学者在该领域的研究现状，重点探讨了常用的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等，以及这些算法在学生成绩预测模型构建中的应用。
此外，本文还分析了不同研究的特点、优势和局限性，并对模型评估指标进行了探讨。
最后，本文总结了机器学习算法在学生成绩预测领域的未来研究方向，例如模型可解释性、数据安全与隐私保护、跨领域迁移学习等。
关键词：机器学习算法；学生成绩预测；预测模型；教育数据挖掘；个性化学习
近年来，随着教育信息化的快速发展，教育领域积累了海量的学生学习数据，如学生的基本信息、学习行为数据、成绩数据等。
如何有效地利用这些数据，深入挖掘数据背后的价值，为教育决策提供支持，已成为当前教育领域研究的热点问题之一。
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