通过建立模型，可以预测学生未来的学习成绩，并作出相应的评估。常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。深度学习方法可以通过学习复杂的特征表示来提高学生成绩的预测准确性，并能够处理大规模的数据集。综上所述，学生学习成绩评估的模型与方法包括传统评估方法、统计模型、机器学习方法、深度学习方法和进化算法等。
学生学习成绩评估的模型与方法可以分为以下几种：
1. 传统评估方法：传统方法主要是根据学生在课堂上的表现、作业的完成情况和考试成绩等来评估学生的学习成绩。这种方法相对简单直接，但可能受到主观因素的影响。
2. 统计模型：统计模型是基于学生历史成绩数据进行分析和预测的方法，常用的统计模型包括线性回归、决策树、逻辑回归等。通过建立模型，可以预测学生未来的学习成绩，并作出相应的评估。
3. 机器学习方法：机器学习方法是使用机器学习算法进行学生成绩评估的方法。常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。这些方法可以通过学习大量的学生数据来预测学生的学习成绩，并提供更准确的评估。
4. 深度学习方法：深度学习方法是机器学习的一个分支，主要依靠大规模的神经网络模型进行学习和预测。深度学习方法可以通过学习复杂的特征表示来提高学生成绩的预测准确性，并能够处理大规模的数据集。
5. 进化算法：进化算法是一类基于生物进化原理的优化算法，如遗传算法和粒子群优化算法等。这些算法可以通过迭代优化的方式找到最佳的评估模型参数，从而提高学生学习成绩评估的效果。
综上所述，学生学习成绩评估的模型与方法包括传统评估方法、统计模型、机器学习方法、深度学习方法和进化算法等。根据具体的数据特点和需求，选择合适的方法来进行学生学习成绩评估。