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J-GLOBAL ID：202102243416411858   整理番号：21A0274002

決定木に基づく大学コース選択のためのグレード予測方法【JST・京大機械翻訳】

Grade Prediction Method for University Course Selection Based on Decision Tree

著者 (2件)： Mkwazu Hussein Rajabu (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China) ,  Yan Cairong (School of Computer Science and Technology, Donghua University, Shanghai, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： ICASIT 2020  ページ： 593-599  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  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： 教育データマイニング(EDM)は,異なる学生グループの優先学習ニーズの決定,卒業率の増加,施設の性能を効果的に評価し,キャンパス資源の使用を最大化し,そして,主題コースの更新を最適化することなど,教育の質を改善するために,適切なデータマイニング手法とツールの使用に言及する。本論文では,大学学生がコースを合理的に選択するためのグレード予測法を提案した。最初に,大きいデータ解析技術を用いて,著者らは,近年,すべての学生とコース選択の性能の間の関係を得ることができ,異なるコース選択順序の影響を発見することができる。次に,単一学生の現在の学術的性能に基づき,この方法は,学生に対する異なる選択コースの影響を予測することができる。学生は彼らの将来のグレードスコアを改善する必要があるので,彼らのパフォーマンスを予測することは,学生が彼らのパフォーマンスを理解し,それらの将来のパフォーマンスの機会を提供することを思い出す。この方法は,学生の選択のための意思決定支援を提供し,等級を改善するために合理的にコースを選択できる。また,この方法は大学カリキュラムプログラムの基礎を提供し,ドロップアウトの数を低減する。本研究のデータセットは,学術活動中の学生のパフォーマンスに関するデータを含む農業大学(SUASIS)の学生情報システムから来ている。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  最適化 ,  学習 ,  情報システム ,  農業 ,  データ解析 ,  *ディシジョンツリー ,  キャンパス ,  データマイニング
準シソーラス用語： ドロップ ,  意思決定支援 ,  教育データマイニング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 分類 ,  コース選択 ,  決定木 ,  教育データマイニング ,  グレード予測

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

タイトルに関連する用語 (4件)： 決定木 ,  大学 ,  グレード ,  予測方法