Журнал компьютерной инженерии и информационных технологий

Обзор прогнозирования успеваемости студентов с использованием алгоритма классификации интеллектуального анализа данных

Васихун Сема Адмас

В этой статье рассматриваются предыдущие исследования по прогнозированию успеваемости студентов с использованием различных аналитических методов. Большинство исследователей использовали средний балл кумулятивного уровня (CGPA) и внутреннюю оценку в качестве наборов данных. В то время как для методов прогнозирования, метод классификации часто используется в области интеллектуального анализа образовательных данных. В рамках методов классификации, нейронная сеть и дерево решений являются двумя методами, которые широко используются исследователями для прогнозирования успеваемости студентов. В заключение следует сказать, что метаанализ прогнозирования успеваемости студентов побудил нас провести дальнейшие исследования для применения в нашей среде. Это поможет образовательной системе систематически контролировать успеваемость студентов.