Abstract-Det huvudsakliga målet för högskolorna är att ge sina studenter utbildning av hög kvalitet. Ett sätt att uppnå högsta kvalitetsnivå i högre utbildningssystem är genom att upptäcka kunskap för förutsägelse om inskrivning av studenter i en viss kurs, alienation av traditionell klassrumsundervisningsmodell, upptäckt av orättvisa medel som används vid online examination, upptäckt av onormala värden i elevernas resultatblad, förutsägelse om elevernas prestationer och så vidare. Kunskapen är gömd bland utbildningsdata och den kan utvinnas genom datautvinningsteknik. Detta dokument är utformat för att motivera datautvinningsteknikens förmåga i samband med högre utbildning genom att erbjuda en datautvinningsmodell för högre utbildningssystem vid universitetet. I denna forskning används klassificeringsuppgiften för att utvärdera studentens prestationer och eftersom det finns många metoder som används för dataklassificering används beslutsträdsmetoden här. Genom denna uppgift tar vi fram kunskap som beskriver studenternas prestationer i slutterminsprovet. Det hjälper tidigare att identifiera avhopp och elever som behöver särskild uppmärksamhet och gör det möjligt för läraren att ge lämplig rådgivning/rådgivning.
Författarna Brijesh Kumar Baradwaj och Saurabh Pal REF använde beslutsträdsklassificeringskonceptet för att utvärdera studenternas prestationer.
Mining Educational Data to Analyze Students' Performance
{'venue': 'IJACSA Vol. 2, No. 6, 2011, pp 63-69', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}