使用机器学习的学生表现分析和可使用领域的预测-研究论文

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文件名称：使用机器学习的学生表现分析和可使用领域的预测-研究论文
文件大小：544KB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-20 18:38:54
deep learning Keras First Go 通过考虑由上述学生获得的学生的学术成绩加权技能，开发一种新颖的预测性Web应用程序，以解决与学生教育机构相关的各种挑战。 鉴于最近可获得的教育数据呈爆炸性增长，利用它们来创建基于教育数据的工作模型的可能性已变得可行。 作为现代社会的Struts的教育机构一直渴望进行学生分析方式的改革。 Understuddy的学校教育的微妙执行，当被考虑时是各个不同组成部分的整体，例如个体的微妙，社会，心理等。 指导性数据库包含有用的数据，这些数据可用于根据计算出的技能组合预测大学生的学术表现和可能的工作领域。 数据预测模型促进了决策工具的创建，该决策工具可以更好地利用学生的资源，他们各自的学业成绩最终可以预测他们所喜欢的工作领域。