コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

データマイニング分類アルゴリズムを使用した学生の学業成績の予測に関するレビュー

ワシフン・セマ・アドマス

この論文では、さまざまな分析方法を用いて学生の成績を予測するこれまでの研究をレビューしました。研究者のほとんどは、累積成績平均点 (CGPA) と内部評価をデータ セットとして使用しています。一方、予測技術としては、分類法が教育データ マイニング分野で頻繁に使用されています。分類技術では、ニューラル ネットワークと決定木が、学生の成績を予測するために研究者が頻繁に使用する 2 つの方法です。結論として、学生の成績を予測するメタ分析は、私たちの環境に適用するためのさらなる研究を行う動機となりました。これは、教育システムが学生の成績を体系的に監視するのに役立ちます。