學生留用是高等教育中一項具有挑戰性的任務<br>[1] 據報導,大約四分之一的學生<br>第一年後輟學 [1 - 3] 。最近研究<br>結果表明,干預方案可以有顯著<br>對保留的影響,尤其是第一年。自<br>有效利用有限的支援資源。<br>干預計劃,最好提前確定<br>學生誰往往最需要支援。在這篇論文中,我們<br>描述實驗和數據挖掘的結果<br>MCA 系的學生的技術,以協助<br>校園內的學生保留計劃。機器學習演演算法近年來已啟用<br>在各種數據挖掘專案中,大量成功的數據挖掘專案<br>科學、工程和商業領域的應用領域 [4,<br>5]. 在我們的研究中,我們應用機器學習演算法<br>分析和提取現有學生數據中的資訊,<br>建立預測模型。預測模型<br>用於識別新入學的一年級學生<br>那些最有可能受益於的支援<br>學生保留計劃。<br>預測模型,包括所有個人,社交,<br>心理和其他環境變數是<br>有效預測保留率所必須的<br>學生。保持學生高精度<br>有利於識別低學歷的學生<br>成就最初。需要確定<br>學生可以由老師更多的説明,以便他們的<br>性能在將來得到改進。<br>在這方面,本<br>調查被陷害,以説明低學術<br>在高等教育中取得成就的人,他們是 ...
正在翻譯中..
![](//zhcntimg.ilovetranslation.com/pic/loading_3.gif?v=b9814dd30c1d7c59_8619)