Problemförklaring: Det har nyligen funnits intresse för utbildningsdatabaser som innehåller en mängd värdefulla men ibland dolda data som kan användas för att hjälpa mindre framgångsrika studenter att förbättra sina akademiska prestationer. Utvinningen av dold information från dessa databaser implementerar ofta aspekter av den pedagogiska datautvinningsteorin (EDM), som syftar till att studera tillgängliga data för att belysa mer värdefull, dold information. Datakluster, klassificering och regressionsmetoder som K-means klustring, neurala nätverk (NN), extrem inlärningsmaskin (ELM), och stöd vektor maskiner (SVM) kan användas för att förutsäga aspekter av utbildningsdata. EDM-utgångar kan i slutändan identifiera vilka studenter som kommer att behöva ytterligare hjälp för att förbättra sina betygsmedelvärden (GPA) vid examen. Denna studie syftar till att implementera flera förutsägelser tekniker i data mining för att hjälpa läroanstalter med att förutsäga sina studenters GPA vid examen. Om studenterna förväntas ha låga GPA vid examen, då extra insatser kan göras för att förbättra deras akademiska prestanda och, i sin tur, GPA. Metoder: NN, SVM och ELM algoritmer tillämpas på data från datautbildning och undervisningsteknik studenter för att förutsäga deras GPA vid examen. En jämförande analys av resultaten tyder på att SVM-tekniken gav mer exakta förutsägelser med en hastighet på 97,98 %. Däremot gav ELM-metoden den näst mest exakta prognostiseringsfrekvensen (94,92 %) som utvärderades på grundval av korrelationskoefficientkriteriet. NN rapporterade den minst korrekta prognostiseringsfrekvensen (93,76 %). Användningen av datautvinningsmetoder har nyligen utökats för en rad olika utbildningsändamål. De åtgärder som föreskrivs i denna förordning är förenliga med yttrandet från ständiga kommittén för växter, djur, livsmedel och foder.
Tekin REF implementerar flera förutsägelser tekniker i data mining, inklusive Neural Network, Support Vector Machine, och Extreme lärmaskin för att jämföra studenternas slutliga GPAs förutsägelse vid examen.
Early Prediction of Students' Grade Point Averages at Graduation: A Data Mining Approach.
{'venue': None, 'journal': 'Eurasian Journal of Educational Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}