Educational data mining techniques for early prediction of students' academic failure

소개글

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목차

1. Method
1) 4가지 연구문제
2) 데이터 소스와 EDM기술 선정
3) 데이터 전처리
4) 알고리즘 미세조정

2. Results and discussions
1) 4가지 연구문제에 대한 결과
2) 연구의 제한점

3. Related work

4. Conclusion and future work

본문내용

1) 4가지 연구문제

1. (학업)실패 가능성이 있는 학생을 조기에 식별하기 위한 EDM기술은 얼마나 효과적인가?
-> 연구질문 1을 수행하기 위해, 본 연구에서는 2가지 다른 데이터 소스를 활용하여 4개의 EDM기술 분석을 시행하고, 효과성 평가를 위한 F측정을 수행

2. 데이터 전처리 과정은 EDM분석의 효과를 증진시키는가?
-> 2종류의 데이터(원격교육, 캠퍼스 과정)에 전처리를 한 후 EDM기술을 활용하여 분석함. 이후 효과성을 평가하여 전처리 하지 않은 과정과 비교

3. 알고리즘의 미세조정은 EDM 분석의 효과를 증진시키는가?
-> 알고리즘 미세조정 후 전처리 한 2종류의 데이터(원격교육, 캠퍼스 과정)를 EDM기술을 활용하여 분석함. 이후 효과성을 평가하여 미세조정을 하지 않은 같은 과정의 효과와 비교

4. 데이터 전처리 과정과 알고리즘 미세조정을 수행한 후, 어떤 EDM기술이 (학업)실패할 가능성이 있 는 학생을 조기에 식별하는데 있어 더욱 효과성을 나타내는가?
-> 데이터 전처리와 알고리즘 미세조정 후 도출된 효과성을 EDM기술 별로 비교

참고 자료

없음