Monitoring students’ activity with

Monitoring students’ activity with virtual
machines and applying data-driven machine
learning methods on students’ profiles and
log files (mostly grades and assessment quiz
scores) from LMS databases allow detecting
students at-risk at an early stage

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจสอบกิจกรรมของนักเรียนกับเสมือนเครื่องและเครื่องใช้ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเรียนรู้วิธีการบนข้อมูลส่วนตัวของนักเรียน และแฟ้มบันทึก (ส่วนใหญ่เป็นเกรดและประเมินแบบทดสอบคะแนน) จาก LMS ฐานข้อมูลช่วยให้การตรวจจับนักเรียนที่มีความเสี่ยงในระยะแรก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบ 'กิจกรรมกับนักเรียนเสมือน
เครื่องจักรและเครื่องใช้ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
วิธีการเรียนรู้เกี่ยวกับนักเรียนโปรไฟล์และ
ล็อกไฟล์ (ส่วนใหญ่เกรดและการประเมินแบบทดสอบ
คะแนน) จากฐานข้อมูล LMS ช่วยให้การตรวจสอบ
นักเรียนที่มีความเสี่ยงในช่วงเริ่มต้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบกิจกรรมของนักเรียนกับเสมือนจริงเครื่อง และใช้ข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วยเครื่องวิธีการเรียนรู้ของนักเรียน และในโปรไฟล์ล็อกไฟล์ ( ส่วนใหญ่เกรดและการประเมินแบบทดสอบคะแนน ) จากฐานข้อมูลออนไลน์ช่วยให้ตรวจจับนักเรียนกลุ่มเสี่ยง ในช่วงแรกๆ