Desempenho dos alunos

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Bol A extração de dados é um domínio emergente utilizado na educação para melhorar a perceção e o método de aprendizagem dos alunos. Centra-se no reconhecimento, extração e cálculo de dados associados ao método de aprendizagem e na melhoria do desempenho dos alunos. A extração de dados num domínio de aprendizagem é conhecida como extração de informação educativa, que se preocupa com a exploração das técnicas mais recentes para descobrir conhecimentos de domínios educativos. O objetivo do nosso estudo é avaliar o desempenho dos alunos com base em diferentes atributos, como os resultados académicos (CGPA), o sexo, a nota dos testes da turma, o ambiente da turma, os fundos/bolsas/particulares, etc. Na nossa investigação, utilizaremos técnicas de classificação e de agrupamento para analisar o desempenho dos estudantes. As técnicas utilizadas no nosso trabalho são a árvore de decisão, a classificação bayesiana - algoritmos médios, redes neurais, bayes ingénuo, sistema baseado na Web e métodos do vizinho mais próximo.

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A extração de dados é um domínio emergente utilizado na educação para melhorar a perceção e o método de aprendizagem dos alunos. Centra-se no reconhecimento, extração e cálculo de dados associados ao método de aprendizagem e na melhoria do desempenho dos alunos. A extração de dados num domínio de aprendizagem é conhecida como extração de informação educativa, que se preocupa com a exploração das técnicas mais recentes para descobrir conhecimentos de domínios educativos. O objetivo do nosso estudo é avaliar o desempenho dos alunos com base em diferentes atributos, como os resultados académicos (CGPA), o sexo, a nota dos testes da turma, o ambiente da turma, os fundos/bolsas/particulares, etc. Na nossa investigação, utilizaremos técnicas de classificação e de agrupamento para analisar o desempenho dos estudantes. As técnicas utilizadas no nosso trabalho são a árvore de decisão, a classificação bayesiana - algoritmos médios, redes neurais, bayes ingénuo, sistema baseado na Web e métodos do vizinho mais próximo.


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  • 9786207746576
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