Att förutsäga en students prestationer är ett stort bekymmer för den högre utbildningens chefer. Omfattningen av denna uppsats är att identifiera de faktorer som påverkar studenternas prestation vid slutprov och ta reda på en lämplig datautvinningsalgoritm för att förutsäga betyg på studenter för att ge en snabb och lämplig varning till studenter som är i riskzonen. I denna undersökning antogs en undersökningsmetod för att skapa en databas och den konstruerades från en primär och en sekundär källa. De erhållna resultaten från hypotestester visar att skoltyp inte påverkar elevernas prestationsförmåga och att föräldrarnas yrke spelar en viktig roll för att förutsäga betyg. Detta arbete kommer att hjälpa läroanstalterna att identifiera de studenter som är i riskzonen och att tillhandahålla bättre kompletterande utbildning för de svaga studenterna.
Ramesh, Parkavi och Ramar Ref undersökte dessutom de faktorer som påverkar elevernas prestationer i slutprovet och fann en datautvinningsalgoritm för att förutsäga elevernas betyg.
Predicting Student Performance: A Statistical and Data Mining Approach
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}