文献

J-GLOBAL ID：201702228119782509   整理番号：17A1035403

ビッグデータ駆動高リスク学生予測に関する研究【Powered by NICT】

Research on Big Data-Driven High-Risk Students Prediction

著者 (2件)： Yu Xiaogao (School of Information Management and Statistics, Hubei University of Economics, Wuhan, China) ,  Peng Ruiqing (School of Information Management and Statistics, Hubei University of Economics, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCCBDA  ページ： 145-149  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータ技術統合,クリーンアップと本論文でなど学生管理システム,教育制度,キャンパスカード消費システムのデータを解析した。ハイリスク学生の特性を抽出し,選択し,予測モデルを構築し,科学的にハイリスクを予測する,合理的かつ効果的に用いることができる,これら学生のケアをそれらを向上させるための有効な手段をとることができる。カレッジと大学に蓄積された大量のデータは本研究で有効に利用できる,管理者は大学と大学と学生のより詳細な理解を持ち,教育効果が改善され,学生脱落のリスクは減少した。それ故,本研究は,強力な理論的値と重要な実用的価値を有している。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 管理システム ,  *予測 ,  管理者 ,  教育効果 ,  予測モデル
準シソーラス用語： ハイリスク ,  教育制度 ,  *ビッグデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 公衆衛生  (GB02000X) ,  精神衛生  (GR05000O)

タイトルに関連する用語 (5件)： データ駆動 ,  リスク ,  学生 ,  予測 ,  研究