効果的な数学教育のための補助ツールとしての機械学習手法

要約 数学教育は非常に要求が高く責任のあるプロセスであり、技術系学部の学生にとって数学的知識の重要性を考慮しながら、本論文は学生を予測される数学的成功に基づいて分類するためのヒューリスティックを提示することを目的としています。過去数十年にわたり、大学の情報化プロセスが新たな課題をもたらしています。教育データベースの広範な利用により、教育データマイニングや分析の新たな可能性が開かれ、機械学習アルゴリズムは学生の学業成績を予測するための非常に人気のあるツールとなっています。本論文では、学生の数学的パフォーマンスの分類と予測に決定木アルゴリズムを使用し、教育情報システムから収集したデータに基づいて訓練されます。実験結果はモデルの精度が72%で、誤差率は0.28であることを示しています。学生が数学コースにおいて合格、失敗、または条件付きとなるかを予測するための決定木モデルの実装は、教師や学生、そして大学にとって重要です。学生のパフォーマンスは、教育プロセスの質を評価するための主要な鍵の一つであり、大学自体の全体的成功を評価する上でも重要です。数学は基本的かつ重要な学問と見なされるため、学生の数学的成果を予測することが大学の組織のすべてのレベルにとって重要である理由は明らかです。