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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.5
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 394 - 404 (11page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2019.8.5.394
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Measuring students’ performance and observing their learning behaviors are challenging tasks that can assist students and teachers in keeping track of progress in academic performance. Predicting student performance in mathematics has gained considerable attention from many researchers. Because a single tool may not be easily scalable from one context to another, several learning algorithms have been observed and compared for selecting an optimized prediction model. In this paper, we proposed a comparative study of the statistical analysis (SA) technique, machines learning (ML) algorithms, and a deep learning architecture for predicting student performance in mathematics. A proposed predictive structural equation modeling of SA, five superior classifiers in ML, and a graphical model for deep learning were executed and compared. Three datasets named, DS1, DS2, and DS3 were used in this analysis. We applied two main evaluation metrics, accuracy and predictive mean square error (PMSE), to measure the performance of the proposed models. On the three datasets, random forest produced the highest accuracy and the smallest PMSE which shows its potential as the best prediction model for the problem.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Research Methods
4. Research Design
5. Experimental Results and Analysis
6. Discussion
7. Conclusion
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
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Mohamed Z. G. A. / 2012 / The Factors Influence Students'Achievement in Mathematics: A Case for Libyan's Students / Australian Journal of Basic and Applied Science 17(9):1224~1230
Uysal S. / 2015 / Factors affecting the Mathematics achievement of Turkish students in PISA 2012 / Academic Journals 10(12):1670~1678
Stephen J.H. Yang / 2018 / Predicting Students'Academic Performance Using Multiple Linear Regression and Principle Component Analysis / Journal of Information Processing 26:170~176
Kotsiantis S. / 2007 / Predicting Students' performance in Distance Learning using Machine Learning Techniques / Applied Artificial Intelligent 18:411~426
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