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J-GLOBAL ID：201802213054190437   整理番号：18A1148278

種々のデータマイニング技術の比較による学生の知的パフォーマンス分析【JST・京大機械翻訳】

Intellectual performance analysis of students by comparing various data mining techniques

著者 (4件)： Jain Anoushka (Amity University Uttar Pradesh, Noida, India) ,  Choudhury Tanupriya (Amity University Uttar Pradesh, Noida, India) ,  Mor Parveen (Amity University Uttar Pradesh, Noida, India) ,  Sabitha A. Sai (Amity University Uttar Pradesh, Noida, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： iCATccT  ページ： 57-63  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： 学生の性能データは,教育を改善するためにより良い構成モデルを構築するために分析し,研究する必要がある,非常に重要な教育データである。これを扱う分野は,より良い教育モデルを得るために,教育データマイニング(EDM)として知られている。教育データマイニングは,教育データにデータマイニングアルゴリズムを適用することにより教育組織を支援することに関するものである。著者らの研究は,学生の大学院教育に理論的に影響を与えることができる複数の社会的要因を関連付けることを試みた。この相関に基づいて学生の性能を最良に分類し予測するためのデータマイニングモデルを見出すことを試みた。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *教育
準シソーラス用語： 社会的要因 ,  大学院教育 ,  教育モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： CAI  (JE09000G) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： データマイニング技術 ,  学生 ,  パフォーマンス ,  分析