Abstrakt. Syftet med denna uppsats är att skapa en modell som framgångsrikt klassificerar studenter i en av två kategorier, beroende på deras framgång i slutet av sitt första läsår, och hitta meningsfulla variabler som påverkar deras framgång. Denna modell bygger på information om studentens framgång i gymnasiet och deras kurser efter att ha avslutat sitt första studieår, samt den preferensgrad som tilldelats den observerade fakulteten, och försök att klassificera studenter i en av de två kategorierna i linje med deras akademiska framgång. Skapa en modell som krävs samla in data om alla studenter på grundnivå inskrivna i sitt andra år vid fakulteten för nationalekonomi, University of Osijek, samt uppgifter om slutförande av den statliga examen. Dessa två datauppsättningar kombinerades och användes för modellen. Flera klassificeringsalgoritmer för konstruktion av beslutsträd jämfördes och den statistiska signifikansen (t-test) av resultaten analyserades. Slutligen valdes den algoritm som producerade den högsta noggrannheten som den mest framgångsrika algoritmen för att modellera studenternas akademiska framgång. Den högsta klassificeringsgraden på 79% producerades med hjälp av REPTrees beslutsträdsalgoritm, men trädet var inte lika framgångsrikt med att klassificera båda klasserna. Därför beräknades den genomsnittliga klassificeringsgraden för två modeller som gav den högsta totala klassificeringshastigheten, där en högre procentandel uppnås med hjälp av modellen som bygger på algoritmen J48. De viktigaste variablerna var totalpoäng i den statliga examen, poäng från gymnasiet och poäng i den kroatiska språkexamen.
Josip m.fl. REF utvecklade en modell med hjälp av beslutsträd för att förutsäga studenternas akademiska framgång.
Decision trees for predicting the academic success of students
{'venue': None, 'journal': 'Croatian Operational Research Review', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}