La predicción temprana del rendimiento estudiantil es una tarea importante en el campo de la educación, ya que ayuda a los docentes a identificar el rendimiento de los estudiantes y proporcionarles el apoyo académico necesario. Este trabajo propone un marco basado en técnicas de redes neuronales artificiales (ANN), a saber, cuantificación vectorial de aprendizaje (LVQ) y red neuronal probabilística (PNN), para la clasificación de los estudiantes basada en las características conductuales, académicas y demográficas de los estudiantes. El rendimiento de los estudiantes se determina utilizando los datos históricos de los estudiantes. El marco propuesto se basa en la plataforma Streamlit, que se utiliza para la visualización del rendimiento de los estudiantes.
Deshmukh et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.