2025年大學(xué)教育技術(shù)專業(yè)題庫——人工智能在學(xué)生成績預(yù)測中的實(shí)踐應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.以下哪項(xiàng)不屬于人工智能的主要技術(shù)流派？A.符號主義B.連接主義C.演化主義D.貝葉斯主義2.在學(xué)生成績預(yù)測中，常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不包括：A.線性回歸B.決策樹C.K-means聚類D.支持向量機(jī)3.以下哪個(gè)指標(biāo)主要用于評估分類模型的準(zhǔn)確性？A.均方誤差（MSE）B.決定系數(shù)（R2）C.準(zhǔn)確率D.均值絕對誤差（MAE）4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，處理缺失值的方法不包括：A.刪除含有缺失值的樣本B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.使用回歸或插值方法填充D.對缺失值進(jìn)行編碼5.以下哪項(xiàng)不是學(xué)生成績預(yù)測應(yīng)用中可能存在的倫理問題？A.數(shù)據(jù)隱私泄露B.算法偏見導(dǎo)致歧視C.教育公平性受損D.技術(shù)更新速度過快6.人工智能在教育領(lǐng)域的主要應(yīng)用價(jià)值不包括：A.提高教學(xué)效率B.促進(jìn)個(gè)性化學(xué)習(xí)C.替代教師角色D.優(yōu)化教育資源配置7.以下哪種方法不屬于特征工程？A.特征選擇B.特征提取C.特征轉(zhuǎn)換D.模型訓(xùn)練8.以下哪個(gè)術(shù)語指的是模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值之間的差異？A.特征B.標(biāo)簽C.損失D.參數(shù)9.在使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行學(xué)生成績預(yù)測時(shí)，數(shù)據(jù)集通常需要分為：A.訓(xùn)練集和測試集B.訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集C.訓(xùn)練集和驗(yàn)證集D.測試集和驗(yàn)證集10.以下哪項(xiàng)技術(shù)不屬于深度學(xué)習(xí)范疇？A.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.支持向量機(jī)二、填空題（每題2分，共20分）1.人工智能旨在研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。2.機(jī)器學(xué)習(xí)是一種使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測的技術(shù)。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理是機(jī)器學(xué)習(xí)流程中至關(guān)重要的一步，主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約。4.決策樹是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它通過樹狀圖模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸。5.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它使用包含多個(gè)處理層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的表示。6.在學(xué)生成績預(yù)測中，常用的特征包括學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)業(yè)成績等。7.算法偏見是指算法在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)中的偏見，導(dǎo)致對特定群體產(chǎn)生歧視。8.數(shù)據(jù)隱私是指個(gè)人數(shù)據(jù)的機(jī)密性、完整性和可用性。9.個(gè)性化學(xué)習(xí)是指根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和需求，提供定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑。10.教育公平是指每個(gè)人都能獲得平等的教育機(jī)會(huì)和教育資源。三、判斷題（每題2分，共10分）1.人工智能可以完全取代教師，實(shí)現(xiàn)教育的自動(dòng)化。（）2.學(xué)生成績預(yù)測模型越復(fù)雜，其預(yù)測效果就越好。（）3.數(shù)據(jù)預(yù)處理可以提高模型的泛化能力。（）4.倫理問題不是人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用需要考慮的重要因素。（）5.個(gè)性化學(xué)習(xí)可以促進(jìn)學(xué)生的全面發(fā)展。（）四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)生成績預(yù)測中的應(yīng)用價(jià)值。2.比較線性回歸和決策樹在學(xué)生成績預(yù)測中的優(yōu)缺點(diǎn)。3.描述數(shù)據(jù)清洗在學(xué)生成績預(yù)測中的重要性及具體方法。4.分析人工智能在學(xué)生成績預(yù)測中可能存在的倫理問題及應(yīng)對措施。五、論述題（10分）結(jié)合具體案例，分析人工智能在學(xué)生成績預(yù)測中的應(yīng)用效果及局限性，并提出改進(jìn)建議。六、實(shí)踐題（20分）假設(shè)你是一名教育技術(shù)專業(yè)的學(xué)生，你需要設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的學(xué)生成績預(yù)測模型。請描述你的設(shè)計(jì)思路，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型訓(xùn)練和模型評估等步驟。你需要說明你選擇的數(shù)據(jù)集、特征、算法以及評估指標(biāo)，并解釋你的選擇理由。你不需要實(shí)際編寫代碼，但需要清晰地描述你的思路和步驟。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.C4.D5.D6.C7.D8.C9.B10.D二、填空題1.模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能2.數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出決策或預(yù)測3.數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約4.監(jiān)督學(xué)習(xí)5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.學(xué)生的基本信息、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)、學(xué)業(yè)成績7.訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)中的偏見8.機(jī)密性、完整性和可用性9.定制化的學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)習(xí)路徑10.平等的教育機(jī)會(huì)和教育資源三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.√四、簡答題1.機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助教育者更好地了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，預(yù)測學(xué)生的學(xué)習(xí)成績，從而及時(shí)調(diào)整教學(xué)策略，提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)支持，提高教學(xué)效率和學(xué)習(xí)效果。例如，通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，可以識別出學(xué)習(xí)困難的學(xué)生，并提供針對性的輔導(dǎo)。2.線性回歸的優(yōu)點(diǎn)是簡單易解釋，計(jì)算效率高；缺點(diǎn)是假設(shè)數(shù)據(jù)線性關(guān)系，對非線性數(shù)據(jù)擬合效果差。決策樹的優(yōu)點(diǎn)是可以處理非線性關(guān)系，易于理解和解釋；缺點(diǎn)是容易過擬合，對數(shù)據(jù)的小變化敏感。3.數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要步驟，可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。具體方法包括：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、處理異常值等。4.人工智能在學(xué)生成績預(yù)測中可能存在的倫理問題包括數(shù)據(jù)隱私泄露、算法偏見導(dǎo)致歧視等。應(yīng)對措施包括：加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)、提高算法透明度、建立公平公正的評估體系等。五、論述題（答案略，應(yīng)結(jié)合具體案例，分析人工智能在學(xué)生成績預(yù)測中的應(yīng)用效果及局限性，并提出改進(jìn)建議。例如，可以分析智譜AI等公司的產(chǎn)品，指出其在預(yù)測準(zhǔn)確率、個(gè)性化推薦等方面的優(yōu)勢，以及在數(shù)據(jù)隱私、算法偏見等方面的局限性，并提出改進(jìn)建議，如采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，設(shè)計(jì)更公平公正的算法等。）六、實(shí)踐題（答案略，應(yīng)描述設(shè)計(jì)思路，包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、模型訓(xùn)練和模型評估等步驟