Abstrato

Machine Learning 2018: Prevendo a classificação futura e a pontuação da graduação usando o estatuto dos alunos e o comportamento temporal - Beesung Kam e Byung Kwan Choi-Pusan ????National University

Beesung Kam e Byung Kwan Choi

Apesar de haver uma escrita rica antecipando a execução de substitutos dependente de cursos e palestras, ela é substancialmente menos concentrada em prever a oferta infinita do carácter do aluno. A baixa pontuação de graduação do aluno é um problema básico na escola clínica, uma vez que os alunos substitutos que obtêm pontuações mais baixas, na sua maioria, ficam aquém do Exame Coreano de Licenciamento Médico (KMLE). Este artigo apresenta uma estratégia para descobrir como prever a posição futura e a pontuação dos alunos substitutos, utilizando dados fornecidos anteriormente sobre o acesso à escola. As recolhas de informação de 256 estudantes graduados do ano letivo da Escola de Medicina da Universidade Nacional de Pusan ??de 2016 e 2017 foram divulgadas para a IA várias vezes. Ao utilizar a estratégia para a recaída de mínimos quadrados padrão, foram criados três grupos de alunos substitutos dependendo da sua última graduação alcançada para pontuações baixas, médias e altas. Estas reuniões eram utilizadas como regra para alternar a informação de carácter dos recrutas do primeiro ano para exames adicionais. A expectativa é dividida pelo estatuto do aluno, à luz da conduta transitória do aluno, por exemplo, idade, sexo, classificação sanguínea, escola de graduação, área, especialização, interesse secundário, estrito, propensão para beber, pai O estatuto do aluno, a técnica de custo educacional para o pagamento fraccionado e a inscrição numa aplicação podem impactar a sua posição e pontuação futuras conquistadas. A previsão da classificação e pontuação do futuro substituto ajuda na observação, pesquisa e restauração do guia do aluno para atualizar o progresso da aprendizagem. Esta expectativa não só faz com que os alunos saibam como se saem, mas também os capacita como uma crítica para fortalecer a sua técnica atual de aprendizagem para melhorias adicionais. Embora a expansão da informação piloto para esta investigação possa melhorar o desempenho do exame e melhorar o carácter do substituto possa ser um teste, a técnica para decidir a pontuação baixa da graduação por IA pode brilhar um novo tempo para avançar na aprendizagem. exposição académica dos alunos substitutos. É útil para reconhecer substitutos fracos que provavelmente terão um desempenho inadequado nas suas investigações. Nesta investigação, utilizámos o aparelho de mineração de informação de código aberto WEKA para quebrar as características para prever a exposição académica dos estudantes de engenharia de software de uma organização de ensino superior. O índice informativo envolveu 2.427 registos de substitutos e 396 características de substitutos alistados entre os anos de 2000 e 2006. O pré-processamento incorpora a investigação de significância característica. Aplicámos a recolha de informação a vários classificadores (Bayes, árvores ou trabalho) e adquirimos a precisão de antecipar a apresentação dos alunos substitutos na classe superior de primeiro segundo ou na classe de segunda classe inferior.Foi utilizada uma aprovação cruzada com 10 dobras para avaliar a precisão da expectativa. Os nossos resultados demonstraram o posicionamento dos cursos que tem um efeito crítico na antecipação dos resultados escolares globais dos alunos substitutos. Além disso, realizámos testes contrastando a apresentação de vários classificadores e o resultado demonstrou que os classificadores Naïve Bayes, AODE e RBFNetwork obtiveram o nível de exatidão de expectativa mais notável de 95,29%.

Biografia:

Beesung Kam é licenciado em Ciência da Computação e outro em Anatomia Médica. Completou o seu segundo doutoramento pela Escola de Medicina da Universidade Nacional de Pusan. É o Diretor da Maritime Mobile Health Research, uma importante organização de serviços biosoft. Investiga na área da educação médica desde 2005 e digitalizou avaliações de alunos de vários anos.