OCENA WYDAJNOŚCI AKADEMICKIEJ STUDENTÓW W NAUCE ONLINE ZA POMOCĄ TECHNIK UCZENIA MASZYNOWEGO

Atika Islam

atika.islam@riphah.edu.pk
Riphah International University Lahore, Riphah School of Computing and Innovation (RSCI) (Pakistan)
https://orcid.org/0009-0002-5400-7841

Faisal Bukhari


University of The Punjab Lahore, Faculty of Computing and Information Technology (FCIT) (Pakistan)
https://orcid.org/0000-0002-7703-9742

Muhammad Awais Sattar


Riphah International University (Pakistan)
https://orcid.org/0000-0002-2431-8182

Ayesha Kashif


Riphah International University Lahore, Riphah School of Computing and Innovation (RSCI) (Pakistan)

Abstrakt

Przewidywanie wyników akademickich studentów podczas nauki online było uważane za ważne zadanie w okresie pandemii. W trakcie nauki w trybie online działalność akademicka była zakłócana w taki sposób, że zarządy instytucji edukacyjnych planowały projektowanie systemów wsparcia do przewidywania wyników studentów w celu zmniejszenia wskaźnika rezygnacji ze studiów i poprawy działalności akademickiej. Podczas COVID-19 głównym wyzwaniem jest utrzymanie ocen studentów poprzez przewidywanie ich wyników akademickich za pomocą różnych technik, takich jak Edukacyjna Analiza Danych i Analityka Edukacyjna. Zidentyfikowano różne cechy związane z mechanizmami nauczania w nauce online, które mają duży wpływ na poprawę wyników akademickich. Wysokiej jakości zestaw danych pomaga generować produktywne wyniki, które z kolei pomagają podejmować skuteczne decyzje na rzecz promowania wysokiej jakości edukacji. W tym badaniu zaproponowano pięć modeli predykcyjnych do przewidywania wyników akademickich, zbierając niezrównoważony zestaw danych 350 studentów z tej samej dziedziny informatyki. Po zastosowaniu technik przetwarzania wstępnego do oczyszczania danych, zastosowano modele uczenia maszynowego, w tym klasyfikator K-Najbliższych Sąsiadów, Drzewo Decyzyjne, Las Losowy, Klasyfikator Wektorów Wspierających oraz Naiwny Klasyfikator Bayesa Gaussowskiego. Wyniki przewidziano dla niezrównoważonego i zrównoważonego zestawu danych po selekcji cech. Klasyfikator wektorów wspierających wyprodukował najlepsze wyniki w zrównoważonym zestawie danych z wybranymi cechami, osiągając dokładność 96,89%.


Słowa kluczowe:

edukacyjna eksploracja danych, analityka uczenia się, losowy las, klasyfikator wektora wsparcia

[1] Akour I. et al.: Using machine learning algorithms to predict people’s intention to use mobile learning platforms during the COVID-19 pandemic: machine learning approach. JMIR Medical Education 7, 2021, e24032.
DOI: https://doi.org/10.2196/24032   Google Scholar

[2] Altabrawee H., Ali O. A. J., Ajmi S. Q.: Predicting students’ performance using machine learning techniques. Journal of University of Babylon for pure and applied sciences 27, 2019, 194–205.
DOI: https://doi.org/10.29196/jubpas.v27i1.2108   Google Scholar

[3] Aman F. et al.: A predictive model for predicting students academic performance. 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications – IISA. IEEE, 2019, 1–4.
DOI: https://doi.org/10.1109/IISA.2019.8900760   Google Scholar

[4] Arnold K. E., Pistilli M. D.: Course signals at Purdue: Using learning analytics to increase student success. 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge, 2012, 267–270.
DOI: https://doi.org/10.1145/2330601.2330666   Google Scholar

[5] Baraniuk R.: Open education: New opportunities for signal processing. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing – ICASSP, 2015.
  Google Scholar

[6] Bhardwaj B. K., Pal S.: Data Mining: A prediction for performance improvement using classify cation. arXiv preprint arXiv:1201.3418, 2012.
  Google Scholar

[7] Bhutto E. S. et al.: Predicting students’ academic performance through supervised machine learning. International Conference on Information Science and Communication Technology – ICISCT. IEEE, 2020, 1–6.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICISCT49550.2020.9080033   Google Scholar

[8] Borge N.: Artificial intelligence to improve education/learning challenges. International Journal of Advanced Enginering & Innovative Technology – IJAEIT 2, 2016, 10–13.
  Google Scholar

[9] Chaudhury P. et al.: Enhancing the capabilities of student result prediction system. Second International Conference on Information and Communication Technology for Competitive Strategies, 2016, 1–6.
DOI: https://doi.org/10.1145/2905055.2905150   Google Scholar

[10] Clow D.: An overview of learning analytics. Teaching in Higher Education 2013, 18, 683–695.
DOI: https://doi.org/10.1080/13562517.2013.827653   Google Scholar

[11] Ever Y. K., Dimililer K.: The effectiveness of a new classification system in higher education as a new e-learning tool. Quality & Quantity 52, 2018, 573–582.
DOI: https://doi.org/10.1007/s11135-017-0636-y   Google Scholar

[12] Gray G., McGuinness C., Owende P.: An application of classification models to predict learner progression in tertiary education. IEEE International Advance Computing Conference – IACC. IEEE, 2014, 549–554.
DOI: https://doi.org/10.1109/IAdCC.2014.6779384   Google Scholar

[13] Huang S., Fang N.: Work in progress: Early prediction of students’ academic performance in an introductory engineering course through different mathematical modeling techniques. Frontiers in Education Conference Proceedings. IEEE, 2012, 1–2.
DOI: https://doi.org/10.1109/FIE.2012.6462242   Google Scholar

[14] Kolo D. K., Adepoju S. A., Alhassan J. K.: A decision tree approach for predicting students academic performance. I.J. Education and Management Engineering 5, 2015, 12–19.
DOI: https://doi.org/10.5815/ijeme.2015.05.02   Google Scholar

[15] Kotsiantis S. B.: Use of machine learning techniques for educational proposes: a decision support system for forecasting students’ grades. Artificial Intelligence Review 37, 2012, 331–344.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-011-9234-x   Google Scholar

[16] Mueen A., Zafar B., Manzoor U.: Modeling and Predicting Students’ Academic Performance Using Data Mining Techniques. International Journal of Modern Education & Computer Science 8, 2016.
DOI: https://doi.org/10.5815/ijmecs.2016.11.05   Google Scholar

[17] Osmanbegovic E., Suljic M.: Data mining approach for predicting student performance. Economic Review: Journal of Economics and Business 10, 2012, 3–12.
  Google Scholar

[18] Oyedeji A. O. et al.: Analysis and prediction of student academic performance using machine learning. JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering) 4, 2020, 10–15.
DOI: https://doi.org/10.25077/jitce.4.01.10-15.2020   Google Scholar

[19] Rachburee N., Punlumjeak W.: A comparison of feature selection approach between greedy, IG-ratio, Chi-square, and mRMR in educational mining. 7th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering – ICITEE. IEEE, 2015, 420–424.
DOI: https://doi.org/10.1109/ICITEED.2015.7408983   Google Scholar

[20] Romero C., Ventura S.: Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert systems with applications 33, 2007, 135–146.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.04.005   Google Scholar

[21] Said M. A., Idris M., Hussain S.: Relationship between Social Behaviour and Academic Performance of Students at Secondary Level in Khyber Pakhtunkhwa. Pakistan Journal of Distance and Online Learning 4, 2018, 153–170.
  Google Scholar

[22] Sekeroglu B., Dimililer K., Tuncal K.: Student performance prediction and classification using machine learning algorithms. 8th International Conference on Educational and Information Technology, 2019, 7–11.
DOI: https://doi.org/10.1145/3318396.3318419   Google Scholar

[23] Singh A., Halgamuge M. N., Lakshmiganthan R.: Impact of different data types on classifier performance of random forest, naive bayes, and k-nearest neighbors algorithms. International Journal of Advanced Computer Science and Applications 8, 2017.
DOI: https://doi.org/10.14569/IJACSA.2017.081201   Google Scholar

[24] Thammasiri D. et al.: A critical assessment of imbalanced class distribution problem: The case of predicting freshmen student attrition. Expert Systems with Applications 41, 2014, 321–330.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.07.046   Google Scholar

[25] Wolff A. et al.: Developing predictive models for early detection of at-risk students on distance learning modules. LAK Workshops, 2014.
  Google Scholar


Opublikowane
2024-09-30

Cited By / Share

Islam, A., Bukhari, F., Awais Sattar, M., & Kashif, A. (2024). OCENA WYDAJNOŚCI AKADEMICKIEJ STUDENTÓW W NAUCE ONLINE ZA POMOCĄ TECHNIK UCZENIA MASZYNOWEGO. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 14(3), 109–117. https://doi.org/10.35784/iapgos.6173

Autorzy

Atika Islam 
atika.islam@riphah.edu.pk
Riphah International University Lahore, Riphah School of Computing and Innovation (RSCI) Pakistan
https://orcid.org/0009-0002-5400-7841

Autorzy

Faisal Bukhari 

University of The Punjab Lahore, Faculty of Computing and Information Technology (FCIT) Pakistan
https://orcid.org/0000-0002-7703-9742

Autorzy

Muhammad Awais Sattar 

Riphah International University Pakistan
https://orcid.org/0000-0002-2431-8182

Autorzy

Ayesha Kashif 

Riphah International University Lahore, Riphah School of Computing and Innovation (RSCI) Pakistan

Statystyki

Abstract views: 35
PDF downloads: 4


Licencja

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.