Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
Bài viết này sử dụng một số kỹ thuật khai phá dữ liệu để dự đoán kết quả kỳ thi của học sinh vào hai lớp là “qua môn” hay “trượt môn”, từ đó xem xét mối quan hệ giữa một số yếu tố đầu vào chính ảnh hưởng đến thành tích học tập của học sinh. Câu hỏi nghiên cứu đặt ra là: Những nhân tố nào tác động mạnh đến thành tích học tập của học sinh? | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN 978-604-82-5957-0 DỰ ĐOÁN KẾT QUẢ THI HẾT MÔN CỦA HỌC SINH SỬ DỤNG MỘT SỐ KỸ THUẬT KHAI PHÁ DỮ LIỆU Vũ Thị Hạnh Trường Đại học Thuỷ lợi email hanhvt@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG định bộ dữ liệu đầu vào tối ưu từ bộ dữ liệu thô. Bộ dữ liệu kết quả học tập được tuyển Nguồn dữ liệu thu được hiện nay là khổng chọn từ hai trường trung học cơ sở ở Bồ lồ và chứa đựng một kho tàng tri thức cần được khám phá. Lưu ý đến sự gia tăng về Đào Nha trong một năm học. Tổng số 32 tính khả dụng của dữ liệu học tập được gán thuộc tính được thu thập trên mỗi học sinh nhãn khai thác dữ liệu được giám sát đã đạt bao gồm điểm thành phần các thông tin được những giá trị nhất định trong việc hiểu nhân khẩu học xã hội các thông tin liên rõ và tối ưu hoá quá trình học tập và môi quan đến trường học như sex famsize trường học tập mà nó đang diễn ra Huang và traveltime studytime failures activities các cộng sự 2021 . internet freetime health . . Mỗi bộ thông Dự đoán kết quả thi hết môn học được coi tin được dán nhãn thành hai lớp là qua là quan trọng vì lợi ích của việc xác định môn hoặc trượt môn . Kiểu dữ liệu của được khả năng cá nhân hoặc nhóm học sinh các thuộc tính là kiểu số kiểu nhị phân và có nguy cơ cao không đạt kỳ thi cuối kỳ giúp kiểu định tính. Những thuộc tính có kiểu sinh viên có thể nhận thức và điều chỉnh hành định tính sẽ được ánh xạ sang các giá trị số vi thói quen kế hoạch của bản thân để ngăn những thuộc tính có giá trị nhị phân được việc dự đoán đó xảy ra Nikola và các cộng ánh xạ sang 0 và 1. Những thuộc tính kiểu sự 2020 . Đồng thời nó cũng có thể cung số giá trị không thay đổi. Việc chuẩn hoá cấp các thông tin liên quan cho các nhà giáo giá trị cho bộ dữ liệu giúp cải thiện tốc độ dục để có thể lên kế hoạch can thiệp để hỗ trợ trong giai đoạn học tập. cá nhân hoặc một nhóm học sinh kịp thời Bộ dữ liệu kết quả học tập của học sinh hoặc xác định các khoá học và chương trình được tách ra thành hai phần 70 dữ liệu .
