메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
HeeJeong Jasmine Lee (PyeongTaek University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제20권 제11호(JKIIT, Vol.20, No.11)
발행연도
2022.11
수록면
9 - 21 (13page)
DOI
10.14801/jkiit.2022.20.11.09

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
학생 학업 성취도에 대한 정확한 예측은 과목에서 낙제할 학생을 조기에 식별할 수 있으므로 중요하다. 이러한 예측은 학생, 교육자 또는 학교가 학생 유지와 학생의 학업 성취도를 높이려 하는 목표에 도움이 되는 중요한 정보를 제공할 수 있다. 본 연구의 목적은 크기와 구조(예: 소형, 중형 및 대형)가 다른 세 가지 학업성취도 데이터 세트에 여러 머신러닝 분류 알고리즘을 이용하여 비교 분석하여 어떤 알고리즘이 학업 성취도 예측에 신뢰할 수 있는 예측을 제공하여 사용할 수 있는지에 대한 비교 연구결과를 제공하는 것이다. 세 가지 다른 데이터 세트는 HarvardX-MIT, Open University Learning Analytics 및 xAPI-Educational Mining 데이터 세트를 이용하였다. 머신러닝 모델 성능을 비교한 결과 랜덤 포레스트가 다양한 크기의 데이터 세트에 높은 정확도를 달성한 것으로 나타났으며 학업 성취도를 예측하는 유용한 머신러닝 알고리즘으로 확인되었다.
#prediction grades #educational data mining #learning analytics #machine learning #predictive modelling

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
III. Method
IV. Results
V. Discussions and future work
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

Comparative Study on Prediction of Mortality in Heart Failure Patients using Nine Machine Learning Algorithms
HeeJeong Jasmine Lee 한국정보기술학회논문지 2022 .09

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0