Computational Prediction Algorithms and Tools Used in Educational Data Mining: A Review
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
في الأيام الأخيرة ، ظهرت مجموعة متنوعة من الأدوات لأغراض أداء التنقيب عن البيانات التعليمية (EDM). تظهر أنظمة التعليم الحالية أن هناك عدة عوامل تؤثر على أداء الطلاب. أولاً وقبل كل شيء ، يحتاج الطلاب إلى الدافع من أجل التعلم وهذا الدافع يؤدي إلى نجاحهم. يعد التنبؤ بأداء الطلاب مجالًا مهمًا للبحث في استخراج البيانات التعليمية ، لا سيما من خلال تطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات المختلفة. تركز غالبية أبحاث EDM على خوارزميات التنبؤ. يقدم العمل الحالي مراجعة لخوارزميات التنقيب في البيانات والأدوات التي تم تبنيها في EDM . كما يوفر نظرة ثاقبة للخوارزميات وأدوات التنقيب عن البيانات القوية الأكثر استخدامًا في التنبؤ بأداء الطلاب . سيكون هذا مفيدًا بشكل أساسي للمعلمين والمرشدين والمؤسسات ، مما يزيد من مستويات الطلاب الدراسية.
تفاصيل المقالة
إصدار
القسم

هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.