Một phân tích giữa các kỹ thuật trong dự đoán kết quả học tập
tải về 10.04 Kb.
|
| Một phân tích giữa các kỹ thuật trong dự đoán kết quả học tập
Nguyen Thai Nghe1, Paul Janecek2, and Peter Haddawy3 Từ khóa: Khai phá dữ liệu, Cây quyết định, Mạng Bayes, Dự đóan. Tóm tắt – Bài báo này so sánh độ chính xác giữa giải thuật cây quyết định (Decision Tree) và mạng Bayes (Bayesian Network) trong việc dự đoán kết quả học tập của sinh viên đại học và sau đại học ở hai trường rất khác nhau: Đại học Cần Thơ (CTU) – một trường đại học ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long với quy mô đào tạo khoãng 30.000 sinh viên và Viện công nghệ Châu Á (AIT) – một viện quốc tế trong đào tạo sau đại học ở Thái Lan quy tụ sinh viên từ 86 quốc gia trên thế giới. Mặc dù tính đa dạng của sinh viên ở hai trường khác nhau nhưng việc khai phá dữ liệu đã cho thấy mức độ chính xác gần tương tự nhau trong dự đoán kết quả học tập nếu được chia thành 4 mức {rớt, trung bình khá, khá, giỏi} là 71/73% và 2 mức {đậu, rớt} là 93/94% tương ứng cho AIT và CTU. Những dự đoán này rất hữu ích trong việc xác định và hổ trợ các sinh viên có kết quả kém ở CTU (chính xác 64%), và trong việc lựa chọn các sinh viên giỏi để cấp học bổng ở AIT (chính xác 82%). Trong phân tích này, cây quyết định đã cho thấy kết quả chính xác hơn mạng Bayes từ 3% đến 12%. Kết quả phân tích ở hai tình huống trên đã cho một cái nhìn sâu hơn trong việc sử dụng các kỹ thuật để dự đóan kết quả học tập của sinh viên, so sánh độ chính xác giữa các giải thuật trong khai phá dữ liệu, và demo kết quả dựa trên ứng dụng mã nguồn mở. A Comparative Analysis of Techniques for Predicting Academic Performance Nguyen Thai Nghe4, Paul Janecek5, and Peter Haddawy6 Computer Science and Information Management Program Asian Institute of Technology (AIT), Thailand 12120 Abstract - This paper compares the accuracy of Decision Tree and Bayesian Network algorithms for predicting the academic performance of undergraduate and postgraduate students at two very different academic institutes: Can Tho University (CTU), a large national university in Viet Nam; and the Asian Institute of Technology (AIT), a small international postgraduate institute in Thailand that draws students from 86 different countries. Although the diversity of these two student populations is very different, the data-mining tools were able to achieve similar levels of accuracy for predicting 4 classes (i.e., {fail, fair, good, very good}) at 71/73% and 2 classes (i.e., {fail, pass}) at 93/94% for the AIT and CTU respectively. These predictions are most useful for identifying and assisting failing students at CTU (64% accurate), and for selecting Very Good students for scholarships at the AIT (82% accurate). In this analysis, the Decision Tree was consistently 3-12% more accurate than the Bayesian Network. The results of these case studies give insight into techniques for accurately predicting student performance, compare the accuracy of data mining algorithms, and demonstrate the maturity of open source tools. 1 Nguyen Thai Nghe, previously Master’s Student, AIT, Thailand, and currently Lecturer, Can Tho University, Viet Nam, ntnghe@cit.ctu.edu.vn. 4 Nguyen Thai Nghe, previously Master’s Student, AIT, Thailand, and currently Lecturer, Can Tho University, Viet Nam, ntnghe@cit.ctu.edu.vn. 5 Paul Janecek, Assistant Professor, AIT, Thailand, paul_janecek@ait.ac.th 6 Peter Haddawy, Professor, AIT, Thailand, haddawy@ait.ac.th Каталог: images -> bantin images -> Céng hßa x· héi chñ nghÜa viÖt nam Độc lập tự do hạnh phúc images -> Lúa gạo Việt Nam Giới thiệu images -> Trung Tâm kt tc-đl-cl images -> Số: 105/2008/QĐ-ttg CỘng hòa xã HỘi chủ nghĩa việt nam độc lập Tự do Hạnh phúc images -> ChuyêN ĐỀ ĐẠi số TỔ HỢP, XÁc suất kiến thức cơ bản Đại số tổ hợp images -> BỘ giáo dục và ĐÀo tạo trưỜng đẠi học luật tp. HỒ chí minh dưƠng kim thế nguyên thủ TỤc phá SẢn các tổ chức tín dụng theo pháp luật việt nam images -> Review of Condor, Sun Grid Engine and pbs bantin -> MỘt số VẤN ĐỀ chọn lọc của công nghệ thông tin và truyềN thôNG tải về 10.04 Kb. Chia sẻ với bạn bè của bạn:
|