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人工智能辅助下的学生学业成绩与学习进度实时评估
引言
评估框架的第一步是通过多种手段采集相关教学数据。这些数据来源广泛，包括学生的学习行为记录、教师的教学过程数据、教学资源的使用情况等。AI技术对这些原始数据进行预处理，如去噪声、缺失值填补和标准化，以确保后续分析的准确性。
在教学质量评估中，学生的学习数据是最为敏感的信息之一。AI技术的应用必须严格遵循数据保护法规，保障学生个人隐私。如何在保证数据安全和隐私保护的前提下有效利用数据，是智能化教学质量评估框架设计中的关键问题。
AI驱动的教学质量评估框架的核心在于算法和模型的精度。因此，教育机构
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