Prestandan i gymnasieutbildningen i Indien är en vändpunkt i alla elevers akademiska liv. Eftersom detta akademiska resultat påverkas av många faktorer är det viktigt att utveckla prediktiv datautvinningsmodell för studenternas prestationer för att identifiera de långsamma eleverna och studera de dominerande faktorernas påverkan på deras akademiska prestationer. I denna undersökning antogs en undersökningsmetod för att skapa en databas och den konstruerades från en primär och en sekundär källa. Medan de primära uppgifterna samlades in från de vanliga eleverna samlades sekundärdata in från skolan och kontoret som chefspedagog (CEO). År 2006 samlades totalt 1000 datauppsättningar in från fem olika skolor i tre olika distrikt i Tamilnadu. Rådatan förbehandlades när det gällde att fylla i saknade värden, omvandla värden i en form till en annan och relevant egenskap/variabelval. Som ett resultat av detta hade vi 772 studentjournaler, som användes för CHAID-förutsägelsemodellkonstruktion. En uppsättning förutsägelse regler extraherades från CHIAD förutsägelse modell och effektiviteten i den genererade CHIAD förutsägelse modell hittades. Den nuvarande modellens noggrannhet jämfördes med den andra modellen och har befunnits vara tillfredsställande.
REF använde data mining för att identifiera en uppsättning prediktiva variabler och för att bedöma effekterna av dessa variabler på högskolestuderandes akademiska resultat.
A CHAID Based Performance Prediction Model in Educational Data Mining
{'venue': 'International Journal of Computer Science Issues, IJCSI, Vol. 7, Issue 1, No. 1, January 2010, http://ijcsi.org/articles/A-CHAID-Based-Performance-Prediction-Model-in-Educational-Data-Mining.php', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}