![](/images/graphics-bg.png)
Predicting students’ performance using an enhanced aggregation strategy for supervised multiclass classification
المؤلفون المشاركون
Gharib, Tariq F.
Yaqub, Muhammad Faruq
Maghawiri, Huda Amin
Hilal, Nifin Atif.
Soto, Sebastian Ventura
المصدر
International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences
العدد
المجلد 22، العدد 3 (31 أغسطس/آب 2022)، ص ص. 124-137، 14ص.
الناشر
جامعة عين شمس كلية الحاسبات و المعلومات
تاريخ النشر
2022-08-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Predicting students performance efficiently became one of the most interesting research topics.
Efficiently mining the educational data is the cornerstone and the first step to make the appropriate intervention to help at-risk students achieve better performance and enhance the educational outcomes.
The objective of this paper is to efficiently predict students’ performance by predicting their academic performance level.
This is achieved by proposing an enhanced aggregation strategy on a supervised multiclass classification problem to improve the prediction accuracy of students’ performance.
Two binary classification techniques : Support Vector Machine (SVM) and Perceptron algorithms, have been experimented to use their output as an input to the proposed aggregation strategy to be compared with a previously used aggregation strategy.
The proposed strategy improved the prediction performance and achieved an accuracy, recall, and precision of 75.0%, 76.0%, and 75.48% using Perceptron, respectively.
Moreover, The proposed strategy outperformed and achieved an accuracy, recall, and precision of 73.96%, 73.93%, and 75.33% using SVM, respectively.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yaqub, Muhammad Faruq& Maghawiri, Huda Amin& Hilal, Nifin Atif.& Soto, Sebastian Ventura& Gharib, Tariq F.. 2022. Predicting students’ performance using an enhanced aggregation strategy for supervised multiclass classification. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences،Vol. 22, no. 3, pp.124-137.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495809
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yaqub, Muhammad Faruq…[et al.]. Predicting students’ performance using an enhanced aggregation strategy for supervised multiclass classification. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences Vol. 22, no. 3 (Aug. 2022), pp.124-137.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495809
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yaqub, Muhammad Faruq& Maghawiri, Huda Amin& Hilal, Nifin Atif.& Soto, Sebastian Ventura& Gharib, Tariq F.. Predicting students’ performance using an enhanced aggregation strategy for supervised multiclass classification. International Journal of Intelligent Computing and Information Sciences. 2022. Vol. 22, no. 3, pp.124-137.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1495809
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 136-137
رقم السجل
BIM-1495809
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)