Föreslagna citat: Jishan, Syed; Rashu, Raisul; Haque, Naheena; Rahman, Rashedur M. (2015) : Förbättra noggrannheten i elevernas slutliga grad förutsägelse modell med optimal lika bredd binning och syntetisk minoritet överampling teknik, Standard-Nutzungsbedingungen: Die Dokumente auf EconStor dürfen zu eigenen wisenschaftlichen Zwecken und zum Privatgebrauch gespeichert und kopiert werden. Sie dürfen die Dokumente nicht für öffentliche oder kommandezielle Zwecke vervielfältigen, öffentlich ausstellen, öffentlich zugänglich machen, vertreiben der anderweitig nutzen. Sofern die Verfasser die Dokumente unter Open-Content-Lizenzen (inbesonde CC-Lizen) zur Verfügung gestellt haben sollten, gelten abweichend von diesen Nutzungsbedingungen die in der dort genannten Lizenz gewährten Nutzungsrechte. Det har skett en ständig ökning av efterfrågan på högre utbildning under det senaste årtiondet över hela världen, och därför är behovet av att förbättra utbildningssystemet överhängande. Utbildningsdata mining är ett nyligen synligt område inom området data mining och det kan tillämpas för att bättre förstå utbildningssystemen i Bangladesh. I denna forskning presenterar vi hur data kan förbehandlas med hjälp av en diskretiseringsmetod kallad Optimal Equal Wide Binning och en översamplingsteknik känd som Synthetic Minority Over-Sampling (SMOTE) för att förbättra noggrannheten i studenternas prognosmodell för slutbetyg för en viss kurs. För att validera vår metod har vi använt data från en kurs som erbjuds vid North South University, Bangladesh. Resultatet från försöket ger en tydlig indikation på att noggrannheten i prediktionsmodellen förbättras avsevärt när diskretiserings- och överprovtagningsmetoderna tillämpas. Educational Data Mining (EDM) är ett tvärvetenskapligt forskningsområde som fixerar vid användningen av data mining inom utbildningsområdet. Utbildningsdata kan komma från olika källor, men i allmänhet från akademiska institutioner, men idag är online-inlärningssystem också den begynnande miljön för att skaffa utbildningsdata som kan habitueras för att analysera och extrahera användbar information (Romero & Ventura 2010). Målet med forskningen är att förutsäga studenternas prestationer med hjälp av attribut som Cumulative Grade Point Genomsnitt, Quiz, Laboratory, Midterm och Attency Marks. För att förbättra prediktionsmodellen införde vi dock vissa förbearbetningstekniker så att prediktionsmodellen ger mer exakta resultat som kan användas för att varna studenterna innan slutprovet för deras slutresultat. Vi fick kursdata och studentinformation från North South University. Efter att ha inhämtat data förbehandlade vi den och tillämpade sedan tre klassificeringsalgoritmer, t.ex. Naïve Bayes, Decision Tree och Neural Network. För att förbättra modellen tittade vi på teknikerna på förbehandlingsnivån för data. I början vi
REF presenterade en beslutsanalys metod där data kan förbehandlas med hjälp av Optimal Equal Wide Binning (dvs. som är en diskretiseringsmetod) och Synthetic Minority Over-Sampling (dvs., som är en översampling metod) tekniker.
Improving accuracy of students' final grade prediction model using optimal equal width binning and synthetic minority over-sampling technique
{'venue': None, 'journal': 'Decision Analytics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}