DOI: 10.38007/978-1-80053-483-4

随着人工智能、大数据、云计算和互联网技术的快速发展，教育信息化逐渐向智能化、数字化和个性化方向转变。大学教育作为国家人才培养和科技创新的重要组成部分，面临着教学模式改革、教育资源优化、教学质量提升以及学生个性化发展等多方面的要求。传统大学教育主要采用以教师为中心的教学模式，教学内容、教学进度和考核方式相对统一，难以充分满足不同学生在知识基础、学习能力、兴趣爱好和学习需求等方面的差异。因此，如何利用现代信息技术改进传统教学模式，提高教学效率和人才培养质量，已经成为当前高等教育研究的重要课题。

本文围绕机器学习相关技术在大学教育中的应用展开研究，重点分析机器学习的基本原理、主要算法及其在高校教学中的应用模式，研究学生学习行为分析、学习成绩预测、学生群体分析、学习预警和培养质量评价等关键问题，并探讨模型训练、参数优化和实验评价等方法。同时，结合大学教育实际需求，分析机器学习技术应用过程中面临的数据质量、隐私保护、模型可解释性和技术应用成本等问题，提出相应的优化思路。通过相关研究，旨在为大学教育智能化转型提供理论参考和技术支持，促进教学质量提升与高校人才培养模式创新。

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