パーソナライズされた分析を使用した学生のパフォーマンス予測

学生の維持に関する継続的な問題を解決するために、学位計画を促進し、誰が失敗したりクラスを辞めるリスクにさらされているかを判断するための新しい期待されるパフォーマンス予測技術が必要です。eコマースアプリケーションのために最初に開発されたレコメンダーシステムに基づくパーソナライズされた多重回帰および行列分解アプローチは、学生の将来のコースでの成績や授業内評価を正確に予測します。