ABSTRACT I den här artikeln presenterar vi en teknik som använder Artificial Neural Networks och expertsystem för att få kunskap för elevens modell i Linjär programmering Intelligent Tutoring System (LP-ITS) för att kunna bestämma den akademiska prestandanivån hos eleverna för att kunna erbjuda honom/henne den rätta svårighetsnivån av linjära programmeringsproblem att lösa. LP-ITS använder Feed forward Back-propagation algoritm för att tränas med en grupp av inlärare data för att förutsäga deras akademiska prestanda. Dessutom använder LP-ITS ett expertsystem för att avgöra vilken svårighetsnivå som är lämplig med den studerandes förväntade akademiska resultat. Flera tester har utförts för att undersöka efterlevnaden av realtidsdata. Noggrannheten i att förutsäga elevernas prestanda är mycket hög och säger därmed att Artificial Neural Network är tillräckligt skicklig för att göra lämpliga förutsägelser.
Naser REF ) använde kunskap som utvunnits ur inlärarmodeller för att bestämma den akademiska prestandan hos en inlärare för att erbjuda honom den rätta svårighetsgraden av problem att lösa.
PREDICTING LEARNERS PERFORMANCE USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS IN LINEAR PROGRAMMING INTELLIGENT TUTORING SYSTEM
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Artificial Intelligence & Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}