【摘 要】
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选取学生在专业课学习过程中的相关行为及数据,将学生的日常学习及实践等多方面行为活动作为输入变量,期末考核成绩作为输出变量,利用偏最小二乘回归（PLSR）分析方法建立学生专
【基金项目】
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安徽省教育厅高等教育振兴计划项目（2014ZDJY138）,安徽省省级质量工程项目（2016JYXM0656）.
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选取学生在专业课学习过程中的相关行为及数据,将学生的日常学习及实践等多方面行为活动作为输入变量,期末考核成绩作为输出变量,利用偏最小二乘回归（PLSR）分析方法建立学生专业课期末考核成绩的预测模型。为验证预测模型的准确性,以传感器与测试技术课程为例,选取2013-2014和2014-2015学年部分学生的学习行为和期末成绩为样本,建立期末考核成绩的预测模型,并利用2015-2016学年的期末考核成绩进行验证,结果表明,基于PLSR的成绩预测模型具有较高的准确性,预测成绩与实际成绩最大偏差不超过8分。通过建
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