教育データマイニングを用いた学生のパフォーマンスの予測

データマイニングはビジネスの世界で重要な役割を果たしており、教育機関が学生の学業状況に関する予測や意思決定を行うのに役立っています。近年、高等教育において学生の中退が増加しており、これは学生のキャリアだけでなく、機関の評判にも影響を与えています。既存のシステムは、学生情報を数値の形で保持し、その情報を保存および取得するだけのシステムです。このため、データを分析する知能はありません。提案されたシステムは、役立つ情報を抽出するためにナイーブベイズマイニング技術を利用したウェブベースのアプリケーションです。実験は、アムリタ・ヴィシュワ・ヴィディヤピータム（ミズール）で19の属性を持つ700人の学生に対して実施されました。その結果、ナイーブベイズアルゴリズムが回帰分析、決定木、ニューラルネットワークなどの他の手法と比較して、より高い精度を提供することが証明されました。システムはナイーブベイズを使用して学生の成功グラフを増加させることを目的とし、すべての学生の入学詳細、科目詳細、成績詳細、出席詳細などを維持します。学生の学業履歴を入力として受け取り、学期に基づいて学生の今後のパフォーマンスを提供します。