第八章总结与展望
8.1总结
学生综合素质评价系统是一个评估学生综合素质的工具。通过充分的研究与调研，利AHP层次分析法建立评价指标体系，生成对称矩阵，它包括一系列的评估指标和评分标准，可以评估学生的学业成绩和行为习惯等多方面的综合素质。更重要的是它能进行数据的分析与预测，相比传统的定量分析方法，从传统意义的定量分析上升到定量分析和定性分析相结合。它的实现需要学生、教师和家长的协同合作，以促进学生全方位的发展。本文通过研究与实现，总结具有以下成果和优点：
（1）定量评价与定性评价相结合，更加充分的体现综合素质评价的意义。本文将文化成绩评价作为单独的测试模块进行开发，并且将试题管理、学期切换等整合在系统中，学生更加方便快捷地进行定量评价。且系统会根据评价自动统计分数换算，用于数据的分析操作。
（2）利用BP神经网络对学生综合素质进行预测分析，得到结果并通过结果分析与BP神经网络的缺点，提出利用遗传算法改进神经网络的算法。并通过实验验证了模型的稳定性与可靠性。
（3）数据的分析与预测。评价的目的在于引导，给教育管理者提供可靠合理的数据依据，而数据的分析会进一步挖掘数据的价值。本文利用EChats等数据分析工具，以直观的柱状图等呈现数据的分析等，充分发挥了数据的利用价值。并且利用BP神经网络构建预测模型，预测学生成绩。可以给教育管理者提供预见性的数据分析功能，让教师可以提前预防，及时改变教学策略，更进一步挖掘数据的价值。
（4）一套完整的评价指标体系和系统。利用AHP层次分析法对学生综合素质评价指标体系进行建立，并对指标权重进行确定。根据评价指标体系，利用Python、Django框架、MySQL和结合其他工具开发了一套完整的评价系统。界面操作简单，功能实用。通过系统的部署与测试，验证了其良好的交互性与稳定性。
参考文献（略）
