Abstract-Universities samlar stora volymer av data med hänvisning till sina studenter i elektronisk form. Framstegen inom datautvinningsområdet gör det möjligt att minera dessa utbildningsdata och hitta information som möjliggör innovativa sätt att stödja både lärare och studenter. I denna uppsats presenteras en fallstudie om förutsägelse av studenternas prestationer i slutet av en universitetsexamen i ett tidigt skede av examensprogrammet, i syfte att hjälpa universiteten att inte bara fokusera mer på smarta studenter utan också att inledningsvis identifiera studenter med låg akademisk prestation och hitta sätt att stödja dem. Data från fyra akademiska kohorter bestående av 347 studenter på grundnivå har utvunnits med olika klassificeringar. Resultaten visar att det är möjligt att förutsäga examensresultatet i 4: e året vid universitetet med endast pre-universitets märken och märken i 1: a och 2: a året kurser, inga socioekonomiska eller demografiska särdrag, med en rimlig noggrannhet. Dessutom har kurser som är indikatorer på särskilt goda eller dåliga resultat identifierats.
Författarna i REF, presenterade en fallstudie om att förutsäga elevernas prestationer.
Predicting Student Academic Performance at Degree Level: A Case Study
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}