使用人工神经网络对pisa数据进行分析

实验原理介绍

人工神经网络（artificialneural networks，简写为 anns）也简称为神经网络（nns）或称作连接模型（connectionistmodel），是对人脑或自然神经网络（naturalneuralnetwork）若干基本特性的抽象和模拟。“人工神经网络是由人工建立的以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续的输入作状态相应而进行信息处理。”人工神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性关系，其所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性，且因为其采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能，人工神经网络可学习和自适应不知道或不确定的系统，还能够同时处理定量、定性知识。

使用人工神经网络（artificialneuralnetwork，ann）对pisa（国际学生评估计划）数据进行分析是一种强大的方法，可以用于探究学生学习成绩与多个因素之间的关系。下面是实验原理的简要介绍：

1.人工神经网络简介：

人工神经网络是一种受到生物神经系统启发的计算模型，用于模拟人类大脑的信息处理过程。它由多个神经元（或称为节点）组成，这些神经元通过连接权重相互连接。神经网络可以用来学习复杂的非线性关系，适用于各种数据分析和预测任务。

2.数据准备：

在进行pisa数据分析之前，首先需要准备数据。pisa数据通常包括学生的学习成绩以及多种影响因素，如学校类型、家庭背景、教育资源等。这些数据需要进行预处理，包括缺失值处理、标准化、分割训练集和测试集等。

3.神经网络架构：

确定神经网络的架构是关键步骤。在pisa数据分析中，输入层通常包括各种影响因素，例如学校类型、家庭背景指标。输出层通常包括学生的学习成绩。中间的隐藏层可以根据任务的复杂性和数据的特点进行设计，可以包含多个神经元。

4.前向传播：

一旦确定了神经网络的架构，数据可以通过网络进行前向传播。输入数据被传递到网络中，每个神经元计算其输入并将结果传递给下一层。通过应用激活函数，神经网络可以捕获非线性关系。

5.反向传播与训练：

神经网络的训练是通过反向传播算法来完成的。在训练期间，网络通过比较实际输出与目标输出之间的误差来更新连接权重，以减小误差。这个过程反复进行，直到网络的性能达到满意水平。

6.验证和测试：

为了评估神经网络的性能，需要将数据分为训练集和测试集。训练集用于训练神经网络，而测试集用于评估其泛化性能。可以使用不同的性能指标，如均方误差（mse）或分类准确性，来评估模型的性能。

7.解释结果：

一旦神经网络被训练并且在测试集上表现良好，可以使用模型来探究学生学习成绩与各种因素之间的关系。通过分析权重和激活函数，可以识别哪些因素对学习成绩的影响最大，从而提供有关教育政策和实践的洞见。

总之，使用人工神经网络对pisa数据进行分析是一种强大的方法，可以帮助我们深入了解学生学习成绩与多个因素之间的复杂关系。通过适当的数据预处理和网络架构设计，可以得到有用的结论，以指导教育改进和政策制定。

使用人工神经网络对pisa数据进行分析

实验过程介绍

① 从“源”中拖拽出“statistics文件”到数据流编辑区，并编辑数

据，从“字段选项”选项卡中拖拽“类型”节点到数据流编辑区，建

立连接，建立好如图数据流，并编辑“类型”节点，将十次数学成绩

的角色设置为“无”，“math”字段的角色设置为“目标”，其余

字段设置为“输入”。

② 从“字段选项”选项卡中拖拽“分区”节点到数据流编辑区，与“类型”节点连接，并右键编辑参数，设置70%的数据用作训练，30%的数据用作预测。

③ 建立如图所示数据流，从“建模”选项卡拖拽“类神经网络”节

点到数据流编辑区，与数据节点建立连接，并进行属性的设置，在“构

建选项”卡中选择“基本”，选择“多层感知器（mlp）的神经网

络模型。

④ 运行即可得到结果。

使用人工神经网络对pisa数据进行分析

实验结论：

模型概要结果如图所示，模型整体的拟合度为13.2%，拟合度较

弱，因此模型的可信度并不高。

运行结果如图所示，影响学生数学成绩即能否及格的因素按照预测变量重要性从高到低排序结果为年级、父亲学历、母亲学历、书籍、书桌、教育软件、房间、学习环境、电脑、性别。

由观测预测以及神经网络结构图如下图所示。

可观察到案例数据分析得到的人工神经网络有1个隐层，隐层中包括9个隐节点。

使用人工神经网络对pisa数据进行分析

实验总结

通过使用人工神经网络对pisa数据进行分析，我们得出了以下结论：

1. 数据准备与分区：在实验中，我们首先进行了数据准备，将数据字段分为输入和目标。我们将学生的数学成绩（math）作为目标，其他因素作为输入。然后，我们将数据分为训练集和预测集，其中70%的数据用于训练神经网络，30%用于预测。

2. 神经网络模型选择：我们选择了多层感知器（mlp）的神经网络模型来进行分析。mlp是一种强大的神经网络模型，适用于复杂的非线性关系建模。它由多个层次组成，包括输入层、隐藏层和输出层，可以用来预测学生的数学成绩。

3. 模型训练与预测：在建立神经网络模型后，我们进行了模型训练。通过比较模型的输出与实际数学成绩，我们可以对模型的性能进行评估。在训练完成后，我们可以使用模型对新的数据进行预测，从而预测学生的数学成绩。

4. 进一步分析：一旦模型训练和预测完成，我们可以进一步分析模型的性能和预测结果。我们可以使用不同的性能指标来评估模型的准确性，例如均方误差（mse）或分类准确性。同时，我们还可以分析模型的权重和激活函数，以了解哪些因素对学生数学成绩的影响最大。

总的来说，通过人工神经网络的分析，我们能够更深入地了解pisa数据中学生数学成绩与各种因素之间的关系。这个实验为教育研究和政策制定提供了有用的工具和洞见，以帮助改进学生的学习成绩和教育质量。