基于深度学习的大学生助学金精准资助预测方法研究

基于深度学习的大学生助学金精准资助预测方法研究摘要：

随着高等教育的普及和发展，大学生助学金的精准资助成为教育公平的重要保障。传统的助学金评定方法主要依赖于学生的家庭经济情况调查表等静态信息，存在一定的局限性。本文提出了一种基于深度学习的大学生助学金精准资助预测方法，该方法通过对学生的多源数据进行分析，包括学习成绩、消费行为、社交活动等，利用深度学习模型自动提取特征并进行预测，为助学金的精准发放提供科学依据。实验结果表明，该方法具有较高的预测准确率和可靠性，能够有效提高大学生助学金资助的精准度和公平性。关键词：深度学习；大学生助学金；精准资助；预测方法一、引言大学生助学金是国家为了帮助家庭经济困难学生顺利完成学业而设立的一项重要资助政策。然而，传统的助学金评定方法主要基于学生提交的家庭经济情况调查表等静态信息，难以全面、准确地反映学生的真实经济状况和需求。此外，评定过程中也存在人为因素的干扰，导致资助的精准度和公平性受到一定影响。随着大数据和人工智能技术的发展，深度学习作为一种强大的机器学习方法，在图像识别、语音处理、自然语言理解等领域取得了显著的成果。将深度学习应用于大学生助学金精准资助预测，可以充分利用学生的多源数据，自动提取特征并进行预测，为助学金的精准发放提供科学依据。二、相关工作（一）传统大学生助学金评定方法

传统的大学生助学金评定方法主要包括以下几个步骤：学生提交家庭经济情况调查表，包括家庭收入、家庭成员情况、家庭负债等信息。学校组织评审小组对学生提交的材料进行审核，确定资助对象和资助金额。公示资助名单，接受师生监督。这种方法存在以下局限性：依赖学生提交的静态信息，难以全面、准确地反映学生的真实经济状况和需求。评定过程中存在人为因素的干扰，可能导致资助的精准度和公平性受到影响。无法及时发现学生经济状况的变化，难以实现动态调整资助。（二）深度学习在教育领域的应用

深度学习在教育领域的应用主要包括以下几个方面：学生学习行为分析：通过对学生的学习日志、作业提交情况、考试成绩等数据进行分析，了解学生的学习习惯和学习能力，为个性化教学提供支持。教育资源推荐：根据学生的学习兴趣和学习水平，为学生推荐适合的学习资源，提高学习效率。学生成绩预测：利用学生的历史学习数据，预测学生的未来成绩，为教学管理提供参考。三、基于深度学习的大学生助学金精准资助预测方法（一）数据收集与预处理数据收集

收集学生的多源数据，包括学习成绩、消费行为、社交活动、家庭经济情况调查表等。学习成绩可以从学校的教学管理系统中获取；消费行为可以通过校园卡消费记录、手机支付记录等方式获取；社交活动可以从学生的社交网络平台、参加社团活动记录等方面获取。数据预处理

对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、特征提取等。数据清洗主要是去除噪声数据和异常数据；数据归一化是将数据转换为统一的格式和范围，便于模型处理；特征提取是从原始数据中提取出有用的特征，用于模型训练。（二）深度学习模型构建模型选择

选择适合大学生助学金精准资助预测的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。这些模型具有强大的特征提取能力和非线性映射能力，可以有效地处理多源数据。模型结构设计

根据数据特点和预测任务，设计合适的深度学习模型结构。例如，可以采用多层卷积神经网络提取学生数据的特征，然后通过全连接层进行分类预测。模型训练与优化

使用预处理后的数据对深度学习模型进行训练，采用适当的优化算法和损失函数，不断调整模型的参数，提高模型的预测准确率。同时，可以采用数据增强、正则化等技术防止模型过拟合。（三）预测结果评估与应用预测结果评估

使用测试集对训练好的深度学习模型进行评估，采用准确率、召回率、F1值等指标评价模型的性能。同时，可以对预测结果进行可视化分析，了解模型的预测效果和不足之处。预测结果应用

将深度学习模型的预测结果应用于大学生助学金的精准资助决策中。学校可以根据预测结果确定资助对象和资助金额，实现助学金的精准发放。同时，可以对资助效果进行跟踪评估，及时调整资助策略，提高资助的精准度和公平性。四、实验结果与分析（一）实验数据

本实验使用了某高校学生的多源数据，包括学习成绩、消费行为、社交活动、家庭经济情况调查表等。数据涵盖了不同专业、不同年级的学生，共计10000个样本。将数据分为训练集和测试集，比例为8:2。（二）实验设置深度学习模型选择

本实验选择了长短期记忆网络（LSTM）作为深度学习模型，该模型在处理时间序列数据方面具有良好的性能。模型参数设置

设置LSTM模型的层数为2，隐藏层神经元数量为128，学习率为0.001，batchsize为64。评价指标

采用准确率、召回率、F1值作为评价指标，评估模型的预测性能。（三）实验结果

经过多次实验和参数调整，得到了以下实验结果：准确率：在测试集上的准确率达到了85%以上，表明模型能够较为准确地预测学生是否需要助学金资助。召回率：召回率达到了80%以上，说明模型能够较好地识别出真正需要资助的学生。F1值：F1值在82%以上，综合考虑了准确率和召回率，表明模型的整体性能较好。（四）结果分析数据特征的影响

通过对不同数据特征的分析，发现学习成绩、消费行为和社交活动等数据特征对助学金预测结果有重要影响。例如，学习成绩较差、消费行为较为节俭、社交活动较少的学生更有可能需要助学金资助。模型结构的影响

不同的深度学习模型结构对预测结果也有一定的影响。本实验中采用的LSTM模型在处理时间序列数据方面具有优势，能够较好地捕捉学生数据的动态变化，提高预测准确率。数据预处理的重要性

数据预处理是深度学习模型训练的重要环节。通过数据清洗、归一化和特征提取等预处理操作，可以提高数据的质量和可用性，从而提高模型的预测性能。五、结论本文提出了一种基于深度学习的大学生助学金精准资助预测方法。该方法通过对学生的多源数据进行分析，利用深度学习模型自动提取特征并进行预测，为助学金的精准发放提供了科学依据。实验结果表明，该方法具有较高