Denna forskning handlar om att använda ett beslutsträd för att förutsäga studenternas akademiska prestationer. Utbildning är den plattform på vilken ett samhälle förbättrar medborgarnas kvalitet. För att förbättra utbildningens kvalitet finns det ett behov av att kunna förutsäga studenternas akademiska resultat. IBM Statistical Package for Social Studies (SPSS) används för att tillämpa Chi-Square Automatic Interaktion Detection (CHAID) vid tillverkning av beslutsträdets struktur. Faktorer som studenternas ekonomiska status, motivation att lära sig, kön upptäcktes påverka elevernas prestationer. 66,8% av eleverna förutspåddes ha passerat medan 33,2% förutspåddes misslyckas. Det noteras att mycket större andel av studenterna sannolikt skulle passera och det finns också en större sannolikhet för att manliga studenter passerar än kvinnliga studenter.
Kolo David Kolo m.fl. REF förutspådde studenternas akademiska resultat med hjälp av IBM (SPSS) och CHAID.
A Decision Tree Approach for Predicting Students Academic Performance
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Education and Management Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}