Att förbättra inlärningsresultaten har alltid varit en viktig motiverande faktor i utbildningsutredningen. I en blandad inlärningsmiljö där e-lärande och traditionell personlig handledning kombineras finns det möjligheter att utforska teknikens roll för att förbättra elevernas betyg. Studentens prestationer påverkas av många faktorer som engagemang, självreglering, kamratinteraktion, handledares erfarenhet och handledares tidsengagemang med studenter. Dessutom, e-kurs design faktorer som att tillhandahålla personlig inlärning är ett brådskande krav för förbättrad inlärningsprocess. I detta papper, en konstgjord neural nätverksmodell introduceras som en typ av övervakad lärande, vilket innebär att nätverket förses med exempel ingångsparametrar för lärande och önskad optimerad och korrekt utgång för denna ingång. Vi beskriver också, genom att använda e-lärande interaktioner och sociala analyser hur man använder artificiella neurala nätverk för att producera en konvergerande matematisk modell. Då kan studenternas prestationer på ett effektivt sätt förutses och därför bör risken för att misslyckas i en inskriven e-kurs minskas.
Mohamed Sayed och Faris Baker introducerade en artificiell neural nätverksmodell är som en typ av övervakad lärande, den typ av nätverksingång är parametrarna för lärande och målen är att optimera och korrigera utdata för den input då, studenter "prestanda kan förutsägas effektivt och så risken för att misslyckas i en inskriven e-kurs bör minskas REF.
E-Learning Optimization Using Supervised Artificial Neural-Network
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Software Engineering and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}