Abstrakt. Denna uppsats presenterar ett tillvägagångssätt för klassificering av studenter för att förutsäga deras slutbetyg baserat på funktioner som utvunnits ur loggade data i ett utbildning webbaserat system. En kombination av flera klassificeringar leder till en betydande förbättring av klassificeringsprestandan. Genom att vikta funktionen vektorer med hjälp av en Genetisk Algoritm kan vi optimera förutsägelsen noggrannhet och få en markant förbättring jämfört med rå klassificering. Det visar också att när antalet funktioner är få; funktion viktning fungerar bättre än bara funktionsval.
Under 2003 presenterade B. Minaei-Bidgoli, William F. Punch REF ett tillvägagångssätt för klassificering av studenterna för att förutsäga deras slutbetyg baserat på funktioner som utvunnits ur loggdata från ett utbildningswebbbaserat system.
Using Genetic Algorithms for Data Mining Optimization in an Educational Web-based System
{'venue': 'IC-AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}