PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Procedia Computer Science· 2015· Derleme

Öğrenci Performansını Veri Madenciliği Teknikleri Kullanarak Tahmin Etme Üzerine Bir İnceleme

A Review on Predicting Student's Performance Using Data Mining Techniques

Amirah Mohamed Shahiri, Wahidah Husain, Nur’Aini Abdul Rashid

Kısa özet

Bu inceleme, öğrenci performansını tahmin etmek ve başarıyı etkileyen kilit faktörleri belirlemek için veri madenciliği tekniklerini umut verici bir yaklaşım olarak tanımlamaktadır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Veri madenciliği teknikleri öğrenci performansını tahmin etmek için kullanılabilir.
  • Mevcut tahmin yöntemleri Malezya kurumları için yetersizdir.
  • Malezya bağlamında öğrenci başarısını etkileyen faktörlere ilişkin yetersiz araştırma bulunmaktadır.
  • Eğitim veri madenciliği, öğrenci başarısını etkili ve verimli bir şekilde iyileştirebilir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Predicting students performance becomes more challenging due to the large volume of data in educational databases. Currently in Malaysia, the lack of existing system to analyze and monitor the student progress and performance is not being addressed. There are two main reasons of why this is happening. First, the study on existing prediction methods is still insufficient to identify the most suitable methods for predicting the performance of students in Malaysian institutions. Second is due to the lack of investigations on the factors affecting students achievements in particular courses within Malaysian context. Therefore, a systematical literature review on predicting student performance by using data mining techniques is proposed to improve students achievements. The main objective of this paper is to provide an overview on the data mining techniques that have been used to predict students performance. This paper also focuses on how the prediction algorithm can be used to identify the most important attributes in a students data. We could actually improve students achievement and success more effectively in an efficient way using educational data mining techniques. It could bring the benefits and impacts to students, educators and academic institutions.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Procedia Computer Science, 2015 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları

Computer Science ApplicationsComputer Science