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J-GLOBAL ID：201902229865721060   整理番号：19A2092019

学生の学業成績を予測するための決定木と人工神経回路網の使用【JST・京大機械翻訳】

Using Decision Tree and Artificial Neural Network to Predict Students Academic Performance

著者 (4件)： Alsalman Yasmeen Shaher (Computer Science Department, Princess Sumaya University for Technology, Jordan) ,  Khamees Abu Halemah Nancy (Software Engineering Department, Princess Sumaya University for Technology, Jordan) ,  AlNagi Eman Saleh (Computer Science Department, Princess Sumaya University for Technology, Jordan) ,  Salameh Walid (Computer Science Department, Princess Sumaya University for Technology, Jordan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICICS  ページ： 104-109  発行年： 2019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： 学生のアカデミックな性能は,学術的な年のすべてのレベルにおける学術機関にとって大きな関心事である。分類,クラスタ化,および関連のような技術はデータマイニングによって提供される。本論文では,決定木(J48)と人工ニューラルネットワーク(ANN)の2つの分類技術を用いて,Jordanにおける大学学生の学術的性能を予測できる分類モデルを構築し,正確にGPAを予測した。オンラインアンケートを用いてデータセットを収集し,Jordanian大学学生の学術的性能に対するそれらの関連性を試験するために,特定の属性を選択した。本論文では,特別なツール(WEKA)を用いてJ48とANNを適用するために実施した方法論について述べ,結果を詳細に検討し,いくつかの事例においてANNに対してより良い性能を示し,他における決定木に対してより良い性能を示した。Copyright 2019 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： *ディシジョンツリー ,  アンケート ,  データマイニング ,  クラスタ化 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： オンライン ,  分類モデル ,  *学業成績 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  科学技術教育  (AA04000C)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学生 ,  学業成績 ,  予測 ,  決定木 ,  人工神経回路網