Professorer utvecklar ofta anekdotiska riktlinjer om hur varje students tidigare prestationer i sitt akademiska huvudämne relaterar till deras prestationer i senare kurser. Även om dessa riktlinjer kan vara användbara, kan en mer formell statistisk analys av dessa relationer ge värdefull insikt i förutsagd studentprestation, vilket kan hjälpa professorer vägleda sina studenter att fokusera på potentiella problemområden. Dessutom kan sådana analyser identifiera vilka kurser som är nyckelindikatorer för senare resultat i huvudämnet. Denna ytterligare inblick i relationen mellan kurserna i läroplanen kan hjälpa professorer att genomföra läroplansändringar och mäta effekterna av dessa förändringar. I den här artikeln presenterar vi resultaten av en sådan analys för datascience majors vid U.S. Air Force Academy.
Chamillard REF använde elevernas prestationer i tidigare akademiska kurser för att förutsäga deras prestationer i en viss kurs.
Using student performance predictions in a computer science curriculum
{'venue': "ITICSE '06", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}