Abstract-Förbättra studentens akademiska prestanda är inte en lätt uppgift för den akademiska gemenskapen av högre lärande. Den akademiska prestationen av ingenjörs- och vetenskapsstudenter under deras första år vid universitetet är en vändpunkt i deras pedagogiska väg och inkräktar vanligtvis på deras General Point Genomsnitt (GPA) på ett avgörande sätt. Studenternas utvärderingsfaktorer som klassquizar mitt i och slutprovsuppgiftslabb studeras. Det rekommenderas att all denna korrelerade information förmedlas till klassläraren innan slutprovet genomförs. Denna studie kommer att hjälpa lärarna att minska andelen elever som hoppar av skolan till en betydande nivå och förbättra elevernas prestationer. I denna uppsats presenterar vi ett hybridförfarande baserat på Decision Tree of Data mining method och Data Clustering som gör det möjligt för akademiker att förutsäga studentens GPA och baserat på att instruktören kan ta nödvändiga steg för att förbättra studenternas akademiska prestanda
Referensreferensreferensen i sin studie presenterade ett hybridförfarande baserat på beslutsträd för datautvinningsmetod och datakluster som gör det möjligt för akademiker att förutsäga studentens GPA och baserat på detta kan instruktörer ta ett nödvändigt steg för att förbättra studenternas akademiska prestanda.
An Approach of Improving Students Academic Performance by using k means clustering algorithm and Decision tree
{'venue': 'International Journal of Advanced Computer Science and Applications(IJACSA),Vol. 3, No. 8, Page no. 146-149, 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}