Abstract-Examineringar är en av de viktigaste aktiviteterna som äger rum i läroanstalter. I många nigerianska universitet hålls en serie möten för att manuellt granska och godkänna beräknade studieresultat. Under sådana möten granskas studenternas resultat. Rimliga förklaringar ska lämnas för varje avvikelse som upptäcks i ett resultat innan resultatet godkänns. Detta resultat godkännande processen är benägen till vissa utmaningar, såsom trötthet till följd av den långa varaktigheten av möten och slöseri av mantimmar som kunde ha använts för andra produktiva uppgifter. Syftet med detta arbete är att bygga beslutsträdsmodeller för att automatiskt upptäcka anomalier i studenternas examinationsresultat. Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) data mining workbench användes för att bygga beslut träd modeller, som genererade intressanta regler för varje anomali. Resultaten av studien gav höga resultat när de utvärderades med hjälp av noggrannhet, känslighet och specificitet. Dessutom byggdes ett Windows-baserat verktyg för att upptäcka anomalier som införlivade reglerna för beslutsträd.
Salami m.fl. REF presenterade att beslutsträd kan användas för att upptäcka avvikelser i studenternas prestationer.
Detecting Anomalies in Students" Results Using Decision Trees
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}