1. 本选题研究的目的及意义
近年来，随着教育评价改革的不断深入，学生评价作为教育评价的重要组成部分，日益受到重视。
传统的学生评价方法多依赖于教师的主观判断，存在评价指标单一、评价结果不够客观等问题。
为了克服传统评价方法的局限性，越来越多的研究开始探索利用数据挖掘、机器学习等技术来改进学生评价方法，提高评价的科学性和有效性。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着教育信息化的发展和数据挖掘技术的进步，主成分分析法和自动编码器技术在学生评价中的应用研究逐渐兴起，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在主成分分析法应用于学生评价方面做了大量研究，例如，将主成分分析法应用于学生综合素质评价、学业成绩分析、高校教师评价等方面，取得了较好的应用效果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题的主要内容包括以下几个方面：1.研究主成分分析法和自动编码器技术的基本原理、算法流程以及优缺点，并比较两种方法的适用场景。
2.收集和整理学生评价相关数据，包括学生基本信息、学习行为数据、学习成绩等，并对数据进行预处理，例如数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
3.针对学生评价指标体系，利用主成分分析法对评价指标进行降维和特征提取，构建基于主成分分析法的学生评价模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究法、案例分析法、实验研究法等多种研究方法，并借助Python、SPSS等数据分析软件进行数据处理和模型构建。
具体研究步骤如下：1.文献研究阶段：查阅国内外相关文献，了解主成分分析法、自动编码器技术以及学生评价领域的最新研究成果，为本研究提供理论基础和方法指导。
2.数据收集与处理阶段：收集学生评价相关数据，包括学生基本信息、学习行为数据、学习成绩等，并对数据进行清洗、转换、缺失值处理等预处理操作，为后续分析奠定数据基础。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.将自动编码器技术引入学生评价领域，弥补了传统学生评价方法和现有研究的不足，为学生评价提供了新的思路和方法。
2.构建基于主成分分析法和自动编码器技术的综合学生评价模型，综合利用两种方法的优势，提高了学生评价的科学性和有效性。
3.开发基于研究成果的学生评价系统，并进行应用推广，为教育教学实践提供工具和平台。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘中华,刘天娇,李佳骏.基于主成分分析的高校课堂教学质量评价体系研究[J].教育教学论坛,2023(18):158-161.
2. 黄俊,黄河笑.基于改进主成分分析法的高校课堂教学质量评价[J].计算机工程与应用,2022,58(11):242-248.
3. 郭玉坤,王静.基于主成分分析和BP神经网络的高校教学质量评价[J].教育现代化,2021,8(60):130-132.
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