Abstract-Now-a-days mängden data som lagras i utbildningsdatabasen ökar snabbt. Dessa databaser innehåller dold information för att förbättra elevernas prestationer. Utbildningsdata mining används för att studera de data som finns tillgängliga inom utbildningsområdet och ta fram den dolda kunskapen från det. Klassificeringsmetoder som beslutsträd, Bayesianskt nätverk etc kan tillämpas på utbildningsdata för att förutsäga studentens prestation vid examination. Denna förutsägelse kommer att hjälpa till att identifiera de svaga eleverna och hjälpa dem att få bättre betyg. C4.5, ID3 och CART beslut träd algoritmer tillämpas på ingenjörsdata för att förutsäga deras prestanda i slutprovet. Resultatet av beslutsträdet förutspådde antalet elever som sannolikt kommer att passera, misslyckas eller befordras till nästa år. Resultaten ger steg för att förbättra prestanda för de studenter som förutspåddes misslyckas eller främjas. Efter redovisningen av resultaten i slutprovet matas de betyg som studenterna fått in i systemet och resultaten analyserades för nästa session. Den jämförande analysen av resultaten visar att förutsägelsen har hjälpt de svagare studenterna att förbättra och föra fram förbättringar i resultatet.
En jämförande analys har genomförts av Yadav och Pal REF för att förutsäga den slutliga examen prestanda för ingenjörsstudenter.
Data Mining: A Prediction for Performance Improvement of Engineering Students using Classification
{'venue': 'World of Computer Science and Information Technology Journal WCSIT, Vol. 2, No. 2, 51-56, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}