Denna studie undersökte förutsägelsen om avhopp genom data mining metoder i ett online-program. Ämnet för studien valdes ut bland totalt 189 studenter som registrerade sig på IT-certifikatprogrammet online [2007][2008][2009]. Uppgifterna samlades in via online-frågeformulär (Demographic Survey, Online Technologies Self-Efficiency Scale, Readiness for Online Learning Questionnaire, Locus of Control Scale och Prior Knowledge Questionnaire). De insamlade uppgifterna omfattade 10 variabler, som var kön, ålder, utbildningsnivå, tidigare online-erfarenhet, yrke, själveffektivitet, beredskap, förkunskaper, plats för kontroll, och avhopp status som klassetikett (avhopp / inte). För att klassificera elever med avhopp tillämpades fyra metoder för datautvinning baserade på k-Nearest Neighbour (k-NN), Decision Tree (DT), Naive Bayes (NB) och Neural Network (NN). Dessa metoder utbildades och testades med hjälp av 10-faldig korsvalidering. Känsligheterna för 3-NN, DT, NN och NB var 87 %, 79,7 %, 76,8 % respektive 73,9 %. Dessutom, med hjälp av Genetisk Algoritm (GA) baserad funktion urvalsmetod, online-teknik själveffekt, online inlärningsberedskap, och tidigare online-erfarenhet hittades som de viktigaste faktorerna för att förutsäga avhopp.
REF förutspådde elevernas avhopp i en online-kurs med EDM klassifiers: Naive Bayes, beslutsträd, KNN och neurala nätverk.
Predicting Dropout Student: An Application of Data Mining Methods in an Online Education Program
{'venue': None, 'journal': 'European Journal of Open, Distance and E-Learning', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}