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J-GLOBAL ID：202202214340815050   整理番号：22A0494801

教師付きデータマイニング技術を用いた検査における学生のパフォーマンスの予測【JST・京大機械翻訳】

Predicting Students Performance in Examination Using Supervised Data Mining Techniques

著者 (11件)： Abiodun Kazeem Moses (Department of Computer Science, Landmark University, Omu-Aran, Nigeria) ,  Abiodun Kazeem Moses (Life on Land Research Group, Landmark University SDG 15, Omu-Aran, Nigeria) ,  Abiodun Kazeem Moses (Quality Education Group, Landmark University SDG 4, Omu-Aran, Nigeria) ,  Adeniyi Emmanuel Abidemi (Department of Computer Science, Landmark University, Omu-Aran, Nigeria) ,  Adeniyi Emmanuel Abidemi (Quality Education Group, Landmark University SDG 4, Omu-Aran, Nigeria) ,  Adeniyi Emmanuel Abidemi (Industry, Innovation and Infrastructure Research Group, Landmark University SDG 9, Omu-Aran, Nigeria) ,  Aremu Dayo Reuben (Department of Computer Science, University of Ilorin, Ilorin, Nigeria) ,  Awotunde Joseph Bamidele (Department of Computer Science, University of Ilorin, Ilorin, Nigeria) ,  Ogbuji Emmanuel (Department of Computer Science, Landmark University, Omu-Aran, Nigeria) ,  Ogbuji Emmanuel (Life on Land Research Group, Landmark University SDG 15, Omu-Aran, Nigeria) ,  Ogbuji Emmanuel (Quality Education Group, Landmark University SDG 4, Omu-Aran, Nigeria)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1547  ページ： 63-77  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： それらが複数の因子に基づくので,学生の学習結果の評価と予測に挑戦がある。学生のパフォーマンスの予測は,学生の同定や学生の同定にとって非常に重要である。いくつかの研究者は,これらの課題に働いているので,学生のパフォーマンスの予測に関連する機械学習技術の性能を詳細に比較する包括的な研究が行われていない。本研究では,試験における学生のパフォーマンスの予測のために,データ抽出技術決定木(DT)とK-最近傍(KNN)を提案した。次に,2つの技術の結果を比較し,最良を推薦した。本研究は,学術的コースにおける学生のパス/ail状態を予測するための決定木DTが,最も成功した結果を与え,91%の成功率を与えることを示す。モデルは,学生が彼らのコースに問題のある学生を支援するための必要な対策を講じるのを助けるであろう。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  *学習 ,  ディシジョンツリー ,  機械学習
準シソーラス用語： 成功率 ,  データ抽出 ,  *データマイニング技術 ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 決定木 ,  K最近傍 ,  学習結果 ,  教育 ,  機械学習 ,  SDG4

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 教師 ,  データマイニング技術 ,  検査 ,  学生 ,  パフォーマンス ,  予測