The ability to predict the students

The ability to predict the students' academic performance is very important in institution educational system. Recently some researchers have been proposed data mining techniques for higher education. In this paper, we compare two data mining techniques which are: Artificial neural network (ANN) and the combination of clustering and decision tree classification techniques for predicting and classifying students' academic performance. The data set used in this research is the student data of Computer Science Department, Faculty of Science and Defence Technology, National Defence University of Malaysia (NDUM).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสามารถในการทำนายผลการศึกษาของนักเรียนเป็นสิ่งสำคัญมากในระบบการศึกษาของสถาบัน เมื่อเร็ว ๆ นี้ นักวิจัยบางแล้วเทคนิคเหมืองข้อมูลที่นำเสนอสำหรับการศึกษา ในเอกสารนี้ เราเปรียบเทียบเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลสองที่: เครือข่ายประสาทเทียม (แอน) และการรวมกันของคลัสเตอร์และการตัดสินใจแผนภูมิประเภทเทคนิคการคาดการณ์ และประเภทผลการศึกษาของนักเรียน ชุดข้อมูลที่ใช้ในงานวิจัยนี้เป็นข้อมูลนักศึกษาของภาค วิชาวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์ และ เทคโนโลยีกลาโหม ชาติป้องกันมหาวิทยาลัยของมาเลเซีย (NDUM)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสามารถในการคาดการณ์ของนักเรียนผลการเรียนเป็นสิ่งสำคัญมากในระบบการศึกษาของสถ​​าบันการศึกษา เมื่อเร็ว ๆ นี้นักวิจัยบางคนได้รับการเสนอเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลสำหรับการศึกษาที่สูงขึ้น ในบทความนี้เราเปรียบเทียบสองเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่: เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) และการรวมกันของการจัดกลุ่มและการตัดสินใจเทคนิคการจัดหมวดหมู่ต้นไม้สำหรับการพยากรณ์และการจำแนกผลการเรียนของนักเรียน ชุดข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้เป็นข้อมูลที่นักศึกษาภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีกลาโหมมหาวิทยาลัยป้องกันราชอาณาจักรภาคของประเทศไทย (NDUM)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสามารถในการทำนายผลการเรียนของนักเรียนเป็นสิ่งที่สำคัญมากในระบบการศึกษาของสถาบัน เมื่อเร็วๆนี้นักวิจัยได้เสนอเทคนิคเหมืองข้อมูลสำหรับอุดมศึกษา ในกระดาษนี้เราเปรียบเทียบสองเทคนิคเหมืองข้อมูลซึ่งเป็น :โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) และการรวมกันของข้อมูลและเทคนิคการตัดสินใจแบบต้นไม้ใช้จัดหมวดหมู่และการปฏิบัติงานวิชาการ ของนักเรียน ชุดข้อมูลที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้คือ นักเรียนข้อมูล ภาควิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ คณะวิทยาศาสตร์และ เทคโนโลยีป้องกันประเทศ มหาวิทยาลัยกลาโหมแห่งชาติของมาเลเซีย ( ndum )