کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
1124764 | 1488551 | 2010 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Predicting Pre-university Student's Mathematics Achievement
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
علوم انسانی و اجتماعی
علوم انسانی و هنر
هنر و علوم انسانی (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
This study exploits three methods, namely the Back-propagation Neural Network (BPNN), Classification and Regression Tree (CART), and Generalized Regression Neural Network (GRNN) in predicting the student's mathematics achievement. The first part of this study utilizes enrolment data to predict the student's mid-semester evaluation result, whereas the latter part employs additional data to predict the student's final examination result. The predictive model's accuracy is evaluated using 10-fold cross-validation to identify the best model. The findings reveal that BPNN outperforms other models with an accuracy of 66.67% and 71.11% in predicting the mid-semester evaluation result and the final examination result respectively.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Procedia - Social and Behavioral Sciences - Volume 8, 2010, Pages 299-306
Journal: Procedia - Social and Behavioral Sciences - Volume 8, 2010, Pages 299-306