Forskningen inom utbildningsdatamining (EDM) och Learning Analytics (LA) har framträtt som intressanta forskningsområden som utvecklar användbar kunskap från utbildningsdatabaser för många syften, t.ex. förutsägelse av studenternas framgång. Förmågan att förutsäga en elevs prestationer kan vara till nytta för insatser i moderna utbildningssystem. Befintliga metoder har använt funktioner som främst är relaterade till akademiska prestationer, familjeinkomster och familjetillgångar, medan egenskaper som hör till familjens utgifter och studenternas personliga uppgifter vanligtvis ignoreras. I denna uppsats, en ansträngning görs för att undersöka tidigare nämnda inslag uppsättningar genom att samla in stipendiet innehav studenters data från olika universitet i Pakistan. Inlärningsanalys, diskriminerande och generativa klassificeringsmodeller används för att förutsäga om en student kommer att kunna avlägga examen eller inte. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden avsevärt överträffar befintliga metoder på grund av utnyttjande av familjeutgifter och studenternas personliga informationssystem. Resultaten av denna EDM/LA-forskning kan tjäna som metod för att förbättra politiken inom högre utbildning.
De mest framstående forskarna Daud et al. REF tillämpade inlärningsanalys (diskriminativa och generativa klassificeringsmodeller) för att förutsäga om en student kommer att kunna avlägga examen eller inte.
Predicting Student Performance using Advanced Learning Analytics
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}