Data Mining bei der akademischen Weiterbildung - Torres Marques, Bruno
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Hochschuleinrichtungen sind mit großen Problemen konfrontiert, die durch akademische Zurückhaltung verursacht werden; dieses Problem lässt sich als Verzögerung des Studienabschlusses durch die Studierenden charakterisieren. Vor diesem Hintergrund haben sich mehrere Forscher der Erforschung der Ursachen und der Vorbeugung gegen den Studienabbruch gewidmet, und Data Mining im Bildungsbereich kann bei diesem Prozess helfen. Um jedoch zufriedenstellende Ergebnisse mit Data Mining im Kontext der akademischen Beibehaltung zu erzielen, ist es notwendig, die besten Data-Mining-Ressourcen zu kennen.…mehr

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Produktbeschreibung
Hochschuleinrichtungen sind mit großen Problemen konfrontiert, die durch akademische Zurückhaltung verursacht werden; dieses Problem lässt sich als Verzögerung des Studienabschlusses durch die Studierenden charakterisieren. Vor diesem Hintergrund haben sich mehrere Forscher der Erforschung der Ursachen und der Vorbeugung gegen den Studienabbruch gewidmet, und Data Mining im Bildungsbereich kann bei diesem Prozess helfen. Um jedoch zufriedenstellende Ergebnisse mit Data Mining im Kontext der akademischen Beibehaltung zu erzielen, ist es notwendig, die besten Data-Mining-Ressourcen zu kennen. Daher wurde in diesem Beitrag eine systematische Literaturrecherche durchgeführt, um die wichtigsten Data-Mining-Techniken und -Werkzeuge zu ermitteln, die in diesem Prozess eingesetzt werden können, und um die wichtigsten Faktoren zu identifizieren, die zu einer akademischen Bindung führen.
Autorenporträt
Es licenciado en Sistemas de Información por la Universidad Federal de Ceará. Actualmente es estudiante de maestría en Informática en la Universidad Federal de Ceará, trabajando principalmente en los siguientes temas: Informática, Minería de Datos, Aprendizaje Automático y Educación.