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Accès ouvert déclaré 2020 article

Predicting Student’s Academic Performance using Data Mining Techniques

5Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
3Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : in, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

To meet the change in world in terms of digitalization and progress, the need and importance of education is known to everyone. The increasing awareness towards and digitization has given rise to increase in size of education field’s database. Such database contains information about students. The information includes students behavior, their family background, the facility they have, the society environment which surrounds them, their academic records etc. The increasing technology in data sciences can help utilize this huge education field database in a productive way by applying data mining on it. When the techniques of Data mining are applied on the database relating education records, then this process is called as education data mining. This process helps us understand the area and the students on whom the attention and the amendments are required. This increases the level of education system and also affects the success rate and understanding of the students in academics in positive direction. In this paper four different classification algorithms are used to predict grades of the students, by referring student’s previous academic records. Out of the four algorithms, the one which gave the most accurate prediction is considered as the final prediction. The performance accuracy of different algorithm is compared through accuracy performance percentage.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Predicting Student’s Academic Performance using Data Mining Techniques
Date Crossref
28/02/2020
Éditeur
Blue Eyes Intelligence Engineering and Sciences Engineering and Sciences Publication - BEIESP
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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