情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
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概要

データマイニング技術を用いたサウジアラビアの学生の学業成績の予測

ナワル・アリ・ヤセイン、ラシャ・ガファー・M・ヘラリ、ソミア・B・モホマド

高等教育機関の主な目的は、学生に質の高い教育を提供することです。最高レベルの質を達成する方法の 1 つは、学業成績に影響を与える要因を特定し、これらの要因の弱点を解決することです。提案された研究作業の具体的な目的は、利用可能なデータ (学生とコースの記録) に、学生の成績を予測するのに役立つパターンがあるかどうかを調べることです。この研究では、サウジアラビアのナジュラン大学の学生から収集された 150 人の学生のサンプルを対象としました。データは、社会科学の統計パッケージ (SPSS) とデータ マイニング ツール (clementine) を使用して収集および整理されました。正確な学生の成績予測モデルを開発することは、困難な作業です。データ マイニング ベースのモデルを使用して、既知の要因のどれが期待される成績の早期指標になるかを特定しました。この論文では、エラー率を減らすために、特徴削減と分類の両方の手法を採用しています。実験結果から、実習と課題の両方をコースに含めることと、その成功率との間には有意な関係があることが明らかになりました。しかし、一方で、与えられた課題の数は、コースの学業成績にマイナスの影響を及ぼします。学生の学業成績に影響を与える要因の中で、最も影響を与える要因は、期末試験と中間試験の成績に加えて、学生の授業出席です。