Original scientific paper

Primjena rudarenja podataka u predviđanju uspješnosti studiranja

Vlado Simeunovic ; Faculty of Education in Bijeljina
Ljubiša Preradović ; Faculty of Architecture and Civil Engineering in Banja Luka

Abstract

Rad se bavi stvaranjem modela za predviđanje uspješnosti studenata tijekom studiranja primjenom rudarenja podataka (engl. data mining) i analizom čimbenika koji utječu na postignuti stupanj uspješnosti. Model koji je stvoren na temelju socio-demografskih podataka o studentima, podataka o njihovu ponašanju, osobnim karakteristikama, stavovima prema učenju i organizaciji cjelokupnog
nastavnog procesa svrstava studente u jednu od dviju kategorija uspješnosti. Uspješnost u studiranju mjeri se srednjom prosječnom ocjenom koju studenti stječu tijekom studiranja. Ispitali smo tri metode rudarenja podataka: logističku regresiju, drvo odlučivanja i neuronske mreže. Smatramo da bi prikazani model mogao poslužiti kao test za stvaranje šire baze ažuriranih podataka korištenjem
nekih informacijskih alata i da bi se na temelju toga modela mogli definirati brojni atributi koji bi relativno pouzdano predviđali uspješnost studenata u studiranju.

Keywords

CART algoritam; logistička regresija; neuronske mreže; stablo odlučivanja; stupnjevita analiza unatrag

Hrčak ID:

125033

URI

https://hrcak.srce.hr/125033

Publication date:

26.6.2014.

Article data in other languages: english

Visits: 2.872 *