Progression académique des étudiants à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique
Une étude sur la prédiction de la progression académique des étudiants
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L'exploration des données de l'éducation progresse de façon spectaculaire dans le domaine de la recherche en raison de la quantité croissante de données au quotidien. L'EDM consiste à extraire des informations significatives du contexte éducatif. Pour analyser et comprendre les données éducatives en constante augmentation, des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour classer et regrouper les ensembles de données. La recherche dans ce domaine se concentre sur la compréhension de l'analyse du comportement des étudiants, la classification des étudiants pour prédir...
L'exploration des données de l'éducation progresse de façon spectaculaire dans le domaine de la recherche en raison de la quantité croissante de données au quotidien. L'EDM consiste à extraire des informations significatives du contexte éducatif. Pour analyser et comprendre les données éducatives en constante augmentation, des algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour classer et regrouper les ensembles de données. La recherche dans ce domaine se concentre sur la compréhension de l'analyse du comportement des étudiants, la classification des étudiants pour prédire les résultats scolaires, le regroupement des étudiants en fonction de divers facteurs susceptibles d'influencer les performances et bien d'autres choses encore. De nombreux chercheurs ont recommandé un système de recommandation pour atteindre l'objectif d'identification et de classification des étudiants en fonction de leurs performances.
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