論文の概要: Predicting Student's Performance Through Data Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.01247v1
- Date: Sat, 20 Nov 2021 10:47:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-06 02:44:43.226157
- Title: Predicting Student's Performance Through Data Mining
- Title(参考訳): データマイニングによる学生のパフォーマンス予測
- Authors: Aaditya Bhusal
- Abstract要約: 機械学習を用いて、学習管理システム(LMS)から収集した生徒のデータを用いて、生徒のパフォーマンスを予測することができる。
LMSから収集されたデータは、学生の行動に関する洞察を与え、その結果、試験の成績は良くも悪くもなります。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Predicting the performance of students early and as accurately as possible is
one of the biggest challenges of educational institutions. Analyzing the
performance of students early can help in finding the strengths and weakness of
students and help the perform better in examinations. Using machine learning
the student's performance can be predicted with the help of students' data
collected from Learning Management Systems (LMS). The data collected from LMSs
can provide insights about student's behavior that will result in good or bad
performance in examinations which then can be studied and used in helping
students performing poorly in examinations to perform better.
- Abstract(参考訳): 教育機関の最大の課題の一つは、できるだけ早くかつ正確に生徒の成績を予測することである。
早期の成績分析は,学生の強みと弱みを見出すのに役立ち,試験の成績が向上するのに役立つ。
機械学習を用いることで、学習管理システム(lms)から収集したデータを用いて、生徒のパフォーマンスを予測することができる。
lmssから収集されたデータは、試験の成績が良いか悪いかという学生の行動に関する洞察を提供することができ、その結果、試験の成績が良くない学生の成績が良くなるよう研究し、利用することができる。
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