基于深度學(xué)習(xí)的大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測方法研究

基于深度學(xué)習(xí)的大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測方法研究摘要：

隨著高等教育的普及和發(fā)展，大學(xué)生助學(xué)金的精準(zhǔn)資助成為教育公平的重要保障。傳統(tǒng)的助學(xué)金評(píng)定方法主要依賴于學(xué)生的家庭經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查表等靜態(tài)信息，存在一定的局限性。本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測方法，該方法通過對(duì)學(xué)生的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，包括學(xué)習(xí)成績、消費(fèi)行為、社交活動(dòng)等，利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取特征并進(jìn)行預(yù)測，為助學(xué)金的精準(zhǔn)發(fā)放提供科學(xué)依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確率和可靠性，能夠有效提高大學(xué)生助學(xué)金資助的精準(zhǔn)度和公平性。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；大學(xué)生助學(xué)金；精準(zhǔn)資助；預(yù)測方法一、引言大學(xué)生助學(xué)金是國家為了幫助家庭經(jīng)濟(jì)困難學(xué)生順利完成學(xué)業(yè)而設(shè)立的一項(xiàng)重要資助政策。然而，傳統(tǒng)的助學(xué)金評(píng)定方法主要基于學(xué)生提交的家庭經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查表等靜態(tài)信息，難以全面、準(zhǔn)確地反映學(xué)生的真實(shí)經(jīng)濟(jì)狀況和需求。此外，評(píng)定過程中也存在人為因素的干擾，導(dǎo)致資助的精準(zhǔn)度和公平性受到一定影響。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在圖像識(shí)別、語音處理、自然語言理解等領(lǐng)域取得了顯著的成果。將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測，可以充分利用學(xué)生的多源數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取特征并進(jìn)行預(yù)測，為助學(xué)金的精準(zhǔn)發(fā)放提供科學(xué)依據(jù)。二、相關(guān)工作（一）傳統(tǒng)大學(xué)生助學(xué)金評(píng)定方法

傳統(tǒng)的大學(xué)生助學(xué)金評(píng)定方法主要包括以下幾個(gè)步驟：學(xué)生提交家庭經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查表，包括家庭收入、家庭成員情況、家庭負(fù)債等信息。學(xué)校組織評(píng)審小組對(duì)學(xué)生提交的材料進(jìn)行審核，確定資助對(duì)象和資助金額。公示資助名單，接受師生監(jiān)督。這種方法存在以下局限性：依賴學(xué)生提交的靜態(tài)信息，難以全面、準(zhǔn)確地反映學(xué)生的真實(shí)經(jīng)濟(jì)狀況和需求。評(píng)定過程中存在人為因素的干擾，可能導(dǎo)致資助的精準(zhǔn)度和公平性受到影響。無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)學(xué)生經(jīng)濟(jì)狀況的變化，難以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整資助。（二）深度學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面：學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析：通過對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)日志、作業(yè)提交情況、考試成績等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣和學(xué)習(xí)能力，為個(gè)性化教學(xué)提供支持。教育資源推薦：根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)水平，為學(xué)生推薦適合的學(xué)習(xí)資源，提高學(xué)習(xí)效率。學(xué)生成績預(yù)測：利用學(xué)生的歷史學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，預(yù)測學(xué)生的未來成績，為教學(xué)管理提供參考。三、基于深度學(xué)習(xí)的大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測方法（一）數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理數(shù)據(jù)收集

收集學(xué)生的多源數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)成績、消費(fèi)行為、社交活動(dòng)、家庭經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查表等。學(xué)習(xí)成績可以從學(xué)校的教學(xué)管理系統(tǒng)中獲??；消費(fèi)行為可以通過校園卡消費(fèi)記錄、手機(jī)支付記錄等方式獲??；社交活動(dòng)可以從學(xué)生的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、參加社團(tuán)活動(dòng)記錄等方面獲取。數(shù)據(jù)預(yù)處理

對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、特征提取等。數(shù)據(jù)清洗主要是去除噪聲數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)歸一化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和范圍，便于模型處理；特征提取是從原始數(shù)據(jù)中提取出有用的特征，用于模型訓(xùn)練。（二）深度學(xué)習(xí)模型構(gòu)建模型選擇

選擇適合大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等。這些模型具有強(qiáng)大的特征提取能力和非線性映射能力，可以有效地處理多源數(shù)據(jù)。模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和預(yù)測任務(wù)，設(shè)計(jì)合適的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)。例如，可以采用多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取學(xué)生數(shù)據(jù)的特征，然后通過全連接層進(jìn)行分類預(yù)測。模型訓(xùn)練與優(yōu)化

使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，采用適當(dāng)?shù)膬?yōu)化算法和損失函數(shù)，不斷調(diào)整模型的參數(shù)，提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確率。同時(shí)，可以采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)、正則化等技術(shù)防止模型過擬合。（三）預(yù)測結(jié)果評(píng)估與應(yīng)用預(yù)測結(jié)果評(píng)估

使用測試集對(duì)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行評(píng)估，采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)評(píng)價(jià)模型的性能。同時(shí)，可以對(duì)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行可視化分析，了解模型的預(yù)測效果和不足之處。預(yù)測結(jié)果應(yīng)用

將深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果應(yīng)用于大學(xué)生助學(xué)金的精準(zhǔn)資助決策中。學(xué)校可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果確定資助對(duì)象和資助金額，實(shí)現(xiàn)助學(xué)金的精準(zhǔn)發(fā)放。同時(shí)，可以對(duì)資助效果進(jìn)行跟蹤評(píng)估，及時(shí)調(diào)整資助策略，提高資助的精準(zhǔn)度和公平性。四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析（一）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本實(shí)驗(yàn)使用了某高校學(xué)生的多源數(shù)據(jù)，包括學(xué)習(xí)成績、消費(fèi)行為、社交活動(dòng)、家庭經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查表等。數(shù)據(jù)涵蓋了不同專業(yè)、不同年級(jí)的學(xué)生，共計(jì)10000個(gè)樣本。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集，比例為8:2。（二）實(shí)驗(yàn)設(shè)置深度學(xué)習(xí)模型選擇

本實(shí)驗(yàn)選擇了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為深度學(xué)習(xí)模型，該模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有良好的性能。模型參數(shù)設(shè)置

設(shè)置LSTM模型的層數(shù)為2，隱藏層神經(jīng)元數(shù)量為128，學(xué)習(xí)率為0.001，batchsize為64。評(píng)價(jià)指標(biāo)

采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)估模型的預(yù)測性能。（三）實(shí)驗(yàn)結(jié)果

經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)和參數(shù)調(diào)整，得到了以下實(shí)驗(yàn)結(jié)果：準(zhǔn)確率：在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%以上，表明模型能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測學(xué)生是否需要助學(xué)金資助。召回率：召回率達(dá)到了80%以上，說明模型能夠較好地識(shí)別出真正需要資助的學(xué)生。F1值：F1值在82%以上，綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，表明模型的整體性能較好。（四）結(jié)果分析數(shù)據(jù)特征的影響

通過對(duì)不同數(shù)據(jù)特征的分析，發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)成績、消費(fèi)行為和社交活動(dòng)等數(shù)據(jù)特征對(duì)助學(xué)金預(yù)測結(jié)果有重要影響。例如，學(xué)習(xí)成績較差、消費(fèi)行為較為節(jié)儉、社交活動(dòng)較少的學(xué)生更有可能需要助學(xué)金資助。模型結(jié)構(gòu)的影響

不同的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)對(duì)預(yù)測結(jié)果也有一定的影響。本實(shí)驗(yàn)中采用的LSTM模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢，能夠較好地捕捉學(xué)生數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化，提高預(yù)測準(zhǔn)確率。數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性

數(shù)據(jù)預(yù)處理是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的重要環(huán)節(jié)。通過數(shù)據(jù)清洗、歸一化和特征提取等預(yù)處理操作，可以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，從而提高模型的預(yù)測性能。五、結(jié)論本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的大學(xué)生助學(xué)金精準(zhǔn)資助預(yù)測方法。該方法通過對(duì)學(xué)生的多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)提取特征并進(jìn)行預(yù)測，為助學(xué)金的精準(zhǔn)發(fā)放提供了科學(xué)依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法具有較高