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J-GLOBAL ID：201902227709627218   整理番号：19A2006952

データマイニング手法を用いた地方大学におけるアカデミーによる研究業績の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of research performance by academicians in local university using data mining approach

著者 (3件)： Ramli Noor Asiah (Department of Statistics and Decision Sciences, Faculty of Computer and Mathematical Sciences, Universiti Teknologi MARA, UiTM Shah Alam, 40450 Shah Alam, Selangor, Malaysia CoRe : Advanced Computing and Communication (ACC)) ,  Nor Nurul Hidayah Mohd (Department of Statistics and Decision Sciences, Faculty of Computer and Mathematical Sciences, Universiti Teknologi MARA, UiTM Shah Alam, 40450 Shah Alam, Selangor, Malaysia CoRe : Advanced Computing and Communication (ACC)) ,  Khairi Siti Shaliza Mohd (Department of Statistics and Decision Sciences, Faculty of Computer and Mathematical Sciences, Universiti Teknologi MARA, UiTM Shah Alam, 40450 Shah Alam, Selangor, Malaysia CoRe : Advanced Computing and Communication (ACC))
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2138  号： 1  ページ： 040021-040021-6  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  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： 教育活動,研究活動およびコミュニティサービスである3つの側面に基づいて,学界の性能を評価することができた。本研究は,UiTM Shah Almにおける学界による研究活動の性能に焦点を合わせた。研究業績はHirsch指数(h指数)の値に基づいて測定される。現在,UiTMは研究活動に基づく学界の性能を予測するための特定の統計的方法を持っていない。したがって,本研究の目的は,学界人の研究業績を予測することである。データマイニングは,教育部門で生じる問題を解決するのに用いられる一般的なアプローチの一つである。興味ある情報はデータから抽出できる。本研究のデータは,研究所研究管理と革新(IRMI)から得られた。データを解析し,研究性能のための適切なデータマイニング手法を決定し,研究性能に影響する因子を同定した。本研究では,4つの異なるタイプの分類モデルを用いた。それらは,ロジスティック回帰,決定木,人工ニューラルネットワーク,およびSAS Enterprise Minerソフトウェアを用いたサポートベクトルマシンである。各モデルの性能を,精度,感度および特異性性能計量によって推定した。本研究における発見は,Gini分割判定基準を用いた決定木が84.17%の最も高い精度を有する最良のモデルであることを示した。研究業績に影響を及ぼす因子は,出版された論文の総数,注意された会議の総数,および学界の年齢である。Copyright 2019 AIP Publishing LLC 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 ,  ディシジョンツリー ,  サポートベクトルマシン ,  ニューラルネットワーク ,  コミュニティ ,  統計的方法 ,  モデル ,  *データマイニング ,  ソフトウェア ,  判定基準
準シソーラス用語： 特異性 ,  ロジスティック回帰分析 ,  研究活動 ,  教育活動 ,  *地方 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B) ,  公衆衛生  (GB02000X) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： データマイニング ,  手法 ,  地方 ,  大学 ,  研究 ,  業績 ,  予測