علم داده، هوشمندی و تحلیل‌های آینده نگر
مژده سالاری؛ رضا رادفر؛ مهدی فقیهی
چکیده
هدف این تحقیق بررسی عوامل موثر در پیش بینی عملکرد تحصیلی دانشجویان مقطع کارشناسی در طبقه بندی چهار کلاسه می باشد. برای دستیابی به این هدف، مطالعه از روش داده کاوی کریسپ پیروی می کند. مجموعه داده ها از سیستم آموزشی ناد برای مقطع کارشناسی در دانشگاه شاهد برای ورودی سال های 1390 تا 1400 استخراج شده است. تعداد 1468 رکورد در داده کاوی استفاده شده ...
بیشتر
هدف این تحقیق بررسی عوامل موثر در پیش بینی عملکرد تحصیلی دانشجویان مقطع کارشناسی در طبقه بندی چهار کلاسه می باشد. برای دستیابی به این هدف، مطالعه از روش داده کاوی کریسپ پیروی می کند. مجموعه داده ها از سیستم آموزشی ناد برای مقطع کارشناسی در دانشگاه شاهد برای ورودی سال های 1390 تا 1400 استخراج شده است. تعداد 1468 رکورد در داده کاوی استفاده شده است. ابتدا شاخص‌های مؤثر بر عملکرد تحصیلی دانشجویان استخراج شد. مدلسازی با استفاده از ابزار رپیدماینر9.9 انجام شد. برای بهبود عملکرد طبقه‌بندی و دقت پیش‌بینی رضایت‌بخش ، از ترکیبی از تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی همراه با الگوریتم های یادگیری ماشین و تکنیک‌های انتخاب ویژگی و الگوریتم‌های بهینه‌سازی استفاده می‌کنیم. عملکرد مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از اعتبارسنجی متقاطع 10 برابری تأیید شده است. نتایج نشان داد که الگوریتم درخت تصمیم بهترین الگوریتم در پیش‌بینی عملکرد دانشجویان با دقت 84.71 درصد است. این الگوریتم به درستی فارغ التحصیلی 77.88 درصد از دانشجویان عالی و 85.26 درصد از دانشجویان خوب و 84.69 درصد از دانشجویان متوسط و 85.96 درصد از دانشجویان ضعیف را بر اساس معدل نهایی پیش بینی کرد.متغیر معدل دیپلم بیشترین تأثیر را در پیش‌بینی عملکرد دانشجویان دارد.
