02选题与立项报告

一、选题背景
随着高校教育信息化建设的不断深入，校园中积累了海量的学生相关数据，包括学习成绩、图书馆访问记录、门禁数据、体育锻炼记录、社团活动参与等多维度信息。然而，这些数据大多分散在不同的业务系统中，未能得到有效的整合与利用。如何从这些数据中挖掘出有价值的信息，对学生行为进行深入分析，实现学业风险的早期预警，成为当前教育管理领域的重要课题。
二、选题目的与意义
本项目旨在开发一套学生行为分析与学业风险预警系统，通过对学生的多维度数据进行分析，实现对学生学业风险的早期识别和预警。系统的核心价值在于：
（1）帮助学校和教师及时发现学业困难学生，实现早期干预；
（2）为学生提供个性化的发展建议和指导；
（3）为教育管理者提供数据驱动的决策支持；
（4）促进教育资源的精准投放和因材施教的落地。
三、项目可行性分析
技术可行性：项目采用Python Flask作为后端框架，Vue 3作为前端框架，结合scikit-learn机器学习库进行数据分析。团队成员在前期的课程中已经积累了相关技术基础，技术上具有可行性。
数据可行性：项目拟使用27类校园数据集，涵盖学生基本信息、学业成绩、行为记录、体育健康、活动参与等多个维度。这些数据均为学校教务系统可获取的常规数据，数据来源可靠。
时间可行性：项目计划周期为一个学期，团队有3名成员，分工明确，时间上可以保证。