图卷积网络(GCN)在课堂表现评估中的创新应用：基于多源数据融合的智能教育评价模型

本研究针对传统课堂表现评估方法主观性强、维度单一的问题，创新性地应用图卷积网络(GCN)技术，通过构建学生交互关系图，整合教学管理系统、课堂观察记录和在线学习平台等多源数据，开发了基于社会关系网络的智能评估模型。实验证明该模型在四分类任务中的AUC值达0.92，显著优于传统机器学习方法，为教育数据挖掘和智能评估提供了新范式。

　　

在当今教育信息化快速发展的背景下，如何科学评估学生课堂表现成为教育领域的关键挑战。传统评估方法主要依赖教师主观观察和简单量化指标，存在明显局限性：一方面，教师在大班教学中难以准确跟踪每个学生的表现；另一方面，这些方法往往忽视学生间的互动关系及其潜在的社会网络结构。随着人工智能技术的发展，图神经网络(GNN)因其处理结构化数据的独特优势，为教育评估带来了新的可能性。

为突破传统评估的局限，Shuying Wu团队在《Scientific Reports》发表了创新性研究，将图卷积网络(GCN)应用于课堂表现评估。该研究通过整合多维教育数据，构建包含学生个体属性和社会关系的图结构，开发了轻量级GCN架构，为智能教育评估提供了新思路。

研究采用PyTorch Geometric框架，关键技术包括：1) 基于余弦相似度的多源交互数据加权图构建；2) 包含16维特征矩阵的节点属性设计；3) 双层GCN信息传播机制；4) GNNExplainer模型解释方法。数据来自深圳市中小学智慧教育平台和学乐云教学平台，包含732名学生的多学期追踪数据。

研究结果部分，"模型分类精度比较"显示，GCN模型在AUC(0.92)、准确率(87.6%)和F1值(87.3%)上均显著优于GAT、GraphSAGE等对比模型。"不同类别预测精度比较"表明模型对"优秀"和"待提高"类别的识别准确率分别达91%和86%。"基于特征重要性的消融实验结果"验证了社会关系信息的关键作用，完整特征集的F1值比仅用个体属性特征高出13.2%。"不同构图策略下的模型性能比较"发现基于同伴互评构建的社交图AUC值最高(0.91)，证实真实人际反馈数据的重要性。

讨论部分指出，该研究通过差异化边权设计有效捕捉了教育场景中的社会影响力路径，其创新性体现在：1) 教育语义增强的图结构构建；2) 静态表现特征与动态社会影响的融合；3) 预测性能与解释性的平衡。与Mubarak等(2022)的研究相比，本模型在小样本条件下表现出更强鲁棒性；与Li(2025)的GA-GCN相比，采用轻量级设计更适应基础教育场景。

研究结论强调，这种基于GCN的评估模型不仅提高了预测准确性，更重要的是揭示了社会关系对学习效果的影响机制。未来可通过引入多模态数据采集、高效GNN架构和注意力机制进一步优化模型。该成果为教育公平和个性化教学提供了数据支持，推动了人工智能与教育评估的深度融合。