कंप्यूटर इंजीनियरिंग और सूचना प्रौद्योगिकी जर्नल

डेटा माइनिंग वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग करके छात्र के शैक्षणिक प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने पर समीक्षा

वासिहुन सेमा अदमास

इस शोधपत्र में विभिन्न विश्लेषणात्मक विधियों के साथ छात्रों के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने पर पिछले अध्ययनों की समीक्षा की गई है। अधिकांश शोधकर्ताओं ने डेटा सेट के रूप में संचयी ग्रेड पॉइंट औसत (CGPA) और आंतरिक मूल्यांकन का उपयोग किया है। जबकि भविष्यवाणी तकनीकों के लिए, शैक्षिक डेटा माइनिंग क्षेत्र में वर्गीकरण पद्धति का अक्सर उपयोग किया जाता है। वर्गीकरण तकनीकों के तहत, न्यूरल नेटवर्क और डिसीजन ट्री दो विधियाँ हैं जिनका उपयोग शोधकर्ताओं द्वारा छात्रों के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने के लिए अत्यधिक किया जाता है। निष्कर्ष में, छात्रों के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने पर मेटा-विश्लेषण ने हमें अपने वातावरण में लागू किए जाने वाले आगे के शोध करने के लिए प्रेरित किया है। यह शैक्षिक प्रणाली को व्यवस्थित तरीके से छात्रों के प्रदर्शन की निगरानी करने में मदद करेगा।