Przedwczesne ko¿czenie nauki jest jednym z najbardziej intryguj¿cych i kluczowych problemów w edukacji. Problem ten przenika ró¿ne poziomy i sposoby ksztäcenia i generuje straty spo¿eczne, ekonomiczne, polityczne, akademickie i finansowe dla wszystkich zaangäowanych w proces ksztäcenia. Dlatego te¿ niezb¿dne jest opracowanie skutecznych metod przewidywania ryzyka porzucenia nauki przez uczniów. Podej¿cie zostäo zwalidowane na danych pochodz¿cych od by¿ych studentów kierunku informatyka, wykorzystano modele klasyfikacyjne, jedn¿ z technik sztucznej inteligencji, która umo¿liwia ci¿g¿e uczenie si¿. W podej¿ciu walidacyjnym zastosowano pi¿¿ modeli uczenia maszynowego, przy czym dwa modele uzyskäy lepsze wskäniki dok¿adno¿ci (SVM i Adaboost).
Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno