使用机器学习预测学生表现：系统综述

随着数字学习平台和在线教育系统的快速发展，教育机构生成大量与学生相关的数据。使用机器学习（ML）技术预测学生的学业表现已成为教育数据挖掘的重要研究领域。传统的学生表现评估方法往往局限于考试成绩和手动分析，这可能无法在早期阶段识别出处于风险中的学生。本文呈现了用于学生表现预测的机器学习技术的系统综述。它分析了不同的机器学习方法，包括决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、人工神经网络（ANN）和深度学习模型，以预测学业结果。研究还讨论了诸如退学预测、成绩预测、出勤分析和个性化学习系统等应用。该综述识别了现有研究中的关键优点、挑战和研究空白。最后，提出了未来开发智能教育系统的方向，以提高学生成功率和学习体验。关键词：机器学习、学生表现预测、教育数据挖掘、人工智能、学术分析、深度学习.