Data Mining ger kraftfulla tekniker för olika områden inklusive utbildning. Forskningen inom utbildningsområdet ökar snabbt på grund av den stora mängden studenters data som kan användas för att upptäcka värdefulla mönster kring studenternas inlärningsbeteende. I denna uppsats föreslås ett ramverk för att förutsäga studenternas akademiska prestation av första årets kandidatstudenter i Computer Science kurs. Uppgifterna samlades in från 8-årsperiodens intag från juli 2006/2007 till juli 2013/2014 som innehåller studerandenas demografi, tidigare akademiska journaler och uppgifter om familjens bakgrund. Decision Tree, Naïve Bayes, och Rule Based klassifikation tekniker tillämpas på studenternas data för att producera de bästa studenternas akademiska prestanda förutsägelse modell. Experimentresultatet visar att Rule Based är en av de bästa modellerna bland de andra teknikerna genom att få det högsta noggrannhetsvärdet på 71,3 %. Den utvunna kunskapen från förutsägelsemodellen kommer att användas för att identifiera och profilera studenten för att fastställa studenternas framgångsnivå under den första terminen.
Ahmad REF föreslog ett ramverk för att förutsäga studenternas akademiska prestanda för första året kandidatstudenter i Computer Science kurs.
The Prediction of Students' Academic Performance Using Classification Data Mining Techniques
{'venue': None, 'journal': 'Applied mathematical sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}