Déverrouiller les connaissances des étudiants : Analyse des performances avec K-Means amélioré

ISBN-13: 9786208282011 / Francuski / Miękka / 2024 / 68 str.

Ajay Sonawane

Opis

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans programmation explicite. L'apprentissage automatique est appliqué dans divers domaines, notamment l'éducation, la reconnaissance des formes, l'industrie, les médias sociaux et les recommandations de produits. Dans le domaine de l'éducation, la ML et l'exploration des données éducatives (EDM) deviennent cruciales en raison de la quantité croissante de données sur les étudiants. L'EDM permet de découvrir des informations cachées dans les ensembles de données éducatives, ce qui contribue à l'amélioration des performances des élèves et à une meilleure prise de décision pour les enseignants et les institutions. Des techniques telles que le regroupement (par exemple, K-means modifié) et la classification (par exemple, les arbres de décision) sont couramment utilisées pour analyser les performances des élèves. La classification regroupe les élèves en fonction de leurs caractéristiques, tandis que la méthode Elbow permet de déterminer la taille optimale des grappes. La ML dans l'éducation permet d'améliorer les résultats des étudiants et d'optimiser les décisions administratives, ce qui la rend précieuse à la fois pour les étudiants et les établissements. Cette approche fondée sur les données est essentielle pour améliorer la qualité de l'éducation à l'avenir.