基于深度學習的大學生助學金精準資助預測方法研究

基于深度學習的大學生助學金精準資助預測方法研究摘要：

隨著高等教育的普及和發(fā)展，大學生助學金的精準資助成為教育公平的重要保障。傳統(tǒng)的助學金評定方法主要依賴于學生的家庭經濟情況調查表等靜態(tài)信息，存在一定的局限性。本文提出了一種基于深度學習的大學生助學金精準資助預測方法，該方法通過對學生的多源數據進行分析，包括學習成績、消費行為、社交活動等，利用深度學習模型自動提取特征并進行預測，為助學金的精準發(fā)放提供科學依據。實驗結果表明，該方法具有較高的預測準確率和可靠性，能夠有效提高大學生助學金資助的精準度和公平性。關鍵詞：深度學習；大學生助學金；精準資助；預測方法一、引言大學生助學金是國家為了幫助家庭經濟困難學生順利完成學業(yè)而設立的一項重要資助政策。然而，傳統(tǒng)的助學金評定方法主要基于學生提交的家庭經濟情況調查表等靜態(tài)信息，難以全面、準確地反映學生的真實經濟狀況和需求。此外，評定過程中也存在人為因素的干擾，導致資助的精準度和公平性受到一定影響。隨著大數據和人工智能技術的發(fā)展，深度學習作為一種強大的機器學習方法，在圖像識別、語音處理、自然語言理解等領域取得了顯著的成果。將深度學習應用于大學生助學金精準資助預測，可以充分利用學生的多源數據，自動提取特征并進行預測，為助學金的精準發(fā)放提供科學依據。二、相關工作（一）傳統(tǒng)大學生助學金評定方法

傳統(tǒng)的大學生助學金評定方法主要包括以下幾個步驟：學生提交家庭經濟情況調查表，包括家庭收入、家庭成員情況、家庭負債等信息。學校組織評審小組對學生提交的材料進行審核，確定資助對象和資助金額。公示資助名單，接受師生監(jiān)督。這種方法存在以下局限性：依賴學生提交的靜態(tài)信息，難以全面、準確地反映學生的真實經濟狀況和需求。評定過程中存在人為因素的干擾，可能導致資助的精準度和公平性受到影響。無法及時發(fā)現學生經濟狀況的變化，難以實現動態(tài)調整資助。（二）深度學習在教育領域的應用

深度學習在教育領域的應用主要包括以下幾個方面：學生學習行為分析：通過對學生的學習日志、作業(yè)提交情況、考試成績等數據進行分析，了解學生的學習習慣和學習能力，為個性化教學提供支持。教育資源推薦：根據學生的學習興趣和學習水平，為學生推薦適合的學習資源，提高學習效率。學生成績預測：利用學生的歷史學習數據，預測學生的未來成績，為教學管理提供參考。三、基于深度學習的大學生助學金精準資助預測方法（一）數據收集與預處理數據收集

收集學生的多源數據，包括學習成績、消費行為、社交活動、家庭經濟情況調查表等。學習成績可以從學校的教學管理系統(tǒng)中獲??；消費行為可以通過校園卡消費記錄、手機支付記錄等方式獲??；社交活動可以從學生的社交網絡平臺、參加社團活動記錄等方面獲取。數據預處理

對收集到的數據進行預處理，包括數據清洗、數據歸一化、特征提取等。數據清洗主要是去除噪聲數據和異常數據；數據歸一化是將數據轉換為統(tǒng)一的格式和范圍，便于模型處理；特征提取是從原始數據中提取出有用的特征，用于模型訓練。（二）深度學習模型構建模型選擇

選擇適合大學生助學金精準資助預測的深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等。這些模型具有強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據。模型結構設計

根據數據特點和預測任務，設計合適的深度學習模型結構。例如，可以采用多層卷積神經網絡提取學生數據的特征，然后通過全連接層進行分類預測。模型訓練與優(yōu)化

使用預處理后的數據對深度學習模型進行訓練，采用適當的優(yōu)化算法和損失函數，不斷調整模型的參數，提高模型的預測準確率。同時，可以采用數據增強、正則化等技術防止模型過擬合。（三）預測結果評估與應用預測結果評估

使用測試集對訓練好的深度學習模型進行評估，采用準確率、召回率、F1值等指標評價模型的性能。同時，可以對預測結果進行可視化分析，了解模型的預測效果和不足之處。預測結果應用

將深度學習模型的預測結果應用于大學生助學金的精準資助決策中。學?？梢愿鶕A測結果確定資助對象和資助金額，實現助學金的精準發(fā)放。同時，可以對資助效果進行跟蹤評估，及時調整資助策略，提高資助的精準度和公平性。四、實驗結果與分析（一）實驗數據

本實驗使用了某高校學生的多源數據，包括學習成績、消費行為、社交活動、家庭經濟情況調查表等。數據涵蓋了不同專業(yè)、不同年級的學生，共計10000個樣本。將數據分為訓練集和測試集，比例為8:2。（二）實驗設置深度學習模型選擇

本實驗選擇了長短期記憶網絡（LSTM）作為深度學習模型，該模型在處理時間序列數據方面具有良好的性能。模型參數設置

設置LSTM模型的層數為2，隱藏層神經元數量為128，學習率為0.001，batchsize為64。評價指標

采用準確率、召回率、F1值作為評價指標，評估模型的預測性能。（三）實驗結果

經過多次實驗和參數調整，得到了以下實驗結果：準確率：在測試集上的準確率達到了85%以上，表明模型能夠較為準確地預測學生是否需要助學金資助。召回率：召回率達到了80%以上，說明模型能夠較好地識別出真正需要資助的學生。F1值：F1值在82%以上，綜合考慮了準確率和召回率，表明模型的整體性能較好。（四）結果分析數據特征的影響

通過對不同數據特征的分析，發(fā)現學習成績、消費行為和社交活動等數據特征對助學金預測結果有重要影響。例如，學習成績較差、消費行為較為節(jié)儉、社交活動較少的學生更有可能需要助學金資助。模型結構的影響

不同的深度學習模型結構對預測結果也有一定的影響。本實驗中采用的LSTM模型在處理時間序列數據方面具有優(yōu)勢，能夠較好地捕捉學生數據的動態(tài)變化，提高預測準確率。數據預處理的重要性

數據預處理是深度學習模型訓練的重要環(huán)節(jié)。通過數據清洗、歸一化和特征提取等預處理操作，可以提高數據的質量和可用性，從而提高模型的預測性能。五、結論本文提出了一種基于深度學習的大學生助學金精準資助預測方法。該方法通過對學生的多源數據進行分析，利用深度學習模型自動提取特征并進行預測，為助學金的精準發(fā)放提供了科學依據。實驗結果表明，該方法具有較高