Abstract-Det huvudsakliga syftet med denna studie är att tillämpa data mining tekniker för att förutsäga och analysera studenternas akademiska prestanda baserat på deras akademiska rekord och forum deltagande. Educational Data Mining (EDM) är ett nytt verktyg för akademiskt ingripande. Läroanstalterna kan använda EDU för en omfattande analys av studenternas egenskaper. I denna studie har vi samlat in studenternas data från två grundkurser. Tre olika data gruvklassificeringsalgoritmer (Naï ve Bayes, Neural Network och Decision Tree) användes på datasetet. Prediktionsprestandan för tre klassificeringar mäts och jämförs. Det observerades att Naï ve Bayes klassificerare överträffar andra två klassificeringar genom att uppnå en total förutsägelsenoggrannhet på 86 %. Denna studie kommer att hjälpa lärare att förbättra studenternas akademiska prestationer.
I REF förutspåddes studentens akademiska prestationer genom att använda tre datautvinningsmetoder: Beslutsträd (C4.5), Flerskiktsperceptron och Naïve Bayes.
Modeling and Predicting Students' Academic Performance Using Data Mining Techniques
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Modern Education and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}