基于数据增强与迁移学习的遥感应用视角下高校教育管理效果动态评估研究

为解决高校教育管理中资源分配动态优化难题，研究人员创新性地结合数据增强技术与迁移学习机制，构建了BP神经网络模型与仿真验证模型。研究通过模拟极端管理场景与跨校知识迁移框架，显著提升了模型在管理效率(85.9%)、预测精度(93.1%)和稳定性(72.3%)方面的表现，为教育管理系统的智能化转型提供了新范式。

　　

在高等教育快速发展的今天，高校学生教育管理面临着资源分配不均、管理模式僵化等突出问题。传统的静态评估方法难以应对学生流动、政策调整等动态变化，导致管理效率低下。针对这一现状，扬州职业大学继续教育学院的研究团队在《Scientific Reports》发表了一项创新研究，首次将遥感领域的数据增强技术和迁移学习机制引入教育管理评估领域。

研究团队通过构建BP神经网络模型和仿真验证模型，对六所高校的11项核心指标（包括学生人数、教材利用率、教学设施覆盖率等）进行动态分析。关键技术包括：1）采用蒙特卡洛方法生成500组随机管理场景；2）利用Z-score标准化处理多源异构数据；3）引入ResNet18预训练模型进行特征提取；4）通过Adam优化器提升BP神经网络收敛效率。

管理效率对比

实验数据显示，BP神经网络模型在上下半年的平均管理效率达85.9%，显著高于仿真验证模型的76.8%。特别是在教学资源投入与人员管理优化的协同分析中，BP模型展现出更强的非线性拟合能力。

预测精度分析

通过8次重复模拟预测，BP模型平均预测精度达93.1%，较传统方法提升4.2个百分点。但在新生入学季的数据波动期（下半年），精度下降至91.1%，反映出动态数据适配仍需优化。

稳定性表现

引入迁移学习机制后，BP模型在跨校数据迁移中保持72.3%的稳定性，有效解决了传统方法因数据分布偏移导致的性能衰减问题（仿真模型稳定性仅54.6%）。

计算效率验证

尽管BP模型在复杂场景下需7.5秒完成单次预测，但其综合性能优势明显。研究同时发现，民主管理模式在课程资源投入达80%时能实现75%的管理效率，为管理决策提供了量化依据。

这项研究的突破性在于：1）创建了教育管理领域的动态评估框架；2）验证了深度学习技术在非结构化教育数据中的适用性；3）提出的跨校迁移学习方案为区域教育资源均衡配置提供了新思路。研究团队特别指出，未来可结合实时传感数据流进一步优化模型响应速度，推动教育管理向智能化、精准化方向发展。