Under de senaste åren har studenternas förutsägelse om prestationer identifierats som ett av de viktigaste och mest utmanande forskningsområdena för läroanstalter. Behovet av att utnyttja och analysera data från flera utbildningssammanhang har lett till ett omfattande införande av välbekanta maskininlärningsmetoder för att på ett effektivt sätt analysera studenternas akademiska beteende och förutsäga deras prestationer. Tidig upptäckt av lågutbildade är av stor betydelse för öppna universitet som försöker minska andelen avhopp, förbättra utbildningsresultaten och tillhandahålla utbildning av hög kvalitet. Denna uppsats introducerar en ensemble av klassificerings- och regressionsalgoritmer för att förutsäga studenternas prestanda i en distansbaserad kurs. Flera toppmoderna maskininlärningsmetoder har också använts för att jämföra effektiviteten i vår metod. En uppsjö av experiment har genomförts för detta ändamål, med hjälp av data från Hellenic Open University. Den föreslagna ensemblen kombinerar klassificerings- och regressionsregler och är lika exakt som de kraftfulla ensemblerna, medan den tillverkade modellen förblir omfattande. Dessutom har en prototyp programvara stödverktyg utformats och det simulerar den presenterade ensemblen. Nyckelord: utbildningsdata mining; EDM; prestandaförutsägelse; klassificering; regression; ensemble; distansundervisning; inlärningsteknik; öppet universitet. Hänvisning till detta dokument bör göras på följande sätt: Kostopoulos, G., Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., Koutsonikos, G. och Gravvanis, G.A.
Forskarna Kostopoulos et al., REF föreslog en ensemble av klassificerings- och regressionsalgoritmer för att förutsäga studenternas prestanda i en distans webbaserad kurs och visade att deras föreslagna modell presterade bättre än basmodellerna även om de konventionella ensemblemetoderna.
Forecasting students' success in an open university
{'venue': 'IJLT', 'journal': 'IJLT', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}