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使用数据挖掘技术预测 KSA 学生的学业表现

纳瓦尔·阿里·亚辛、拉沙·加弗·M·赫拉利和索米亚·B·穆罕默德

高等教育机构的主要目标是为学生提供优质教育。实现最高质量水平的一种方法是确定影响学业成绩的因素，然后尝试解决这些因素的弱点。拟议研究工作的具体目标是找出可用数据（学生和课程记录）中是否存在可用于预测学生表现的模式。该研究从沙特阿拉伯 Najran 大学的学生中收集了 150 名学生样本。使用社会科学统计软件包（SPSS）和数据挖掘工具（clementine）捕获和整理数据。开发准确的学生表现预测模型是一项具有挑战性的任务。基于数据挖掘的模型用于确定哪些已知因素可以提供预期绩效的早期指标。本文采用特征缩减和分类技术来降低错误率。实验结果揭示了课程中的实际工作和作业与其成功率之间的显着关系。但是，另一方面，作业的数量会对课程的学术成绩产生负面影响。在影响学生学业成绩的因素中，除了期末考试和期中考试成绩之外，影响最大的因素是学生的出勤率。实验结果揭示了课程中的实际工作和作业与其成功率之间的显着关系。但是，另一方面，作业的数量会对课程的学术成绩产生负面影响。在影响学生学业成绩的因素中，除了期末考试和期中考试成绩之外，影响最大的因素是学生的出勤率。实验结果揭示了课程中的实际工作和作业与其成功率之间的显着关系。但是，另一方面，作业的数量会对课程的学术成绩产生负面影响。在影响学生学业成绩的因素中，除了期末考试和期中考试成绩之外，影响最大的因素是学生的出勤率。