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La minería de datos educativos está avanzando a pasos agigantados en el campo de la investigación debido a la creciente cantidad de datos que se manejan a diario. La EDM se ocupa de extraer información significativa del entorno educativo. Para analizar y comprender los crecientes datos educativos, se emplean algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y agrupar los conjuntos de datos. La investigación en este campo se centra en comprender el análisis del comportamiento de los estudiantes, clasificarlos para predecir los resultados académicos, agrupar a los estudiantes en función de…mehr

Produktbeschreibung
La minería de datos educativos está avanzando a pasos agigantados en el campo de la investigación debido a la creciente cantidad de datos que se manejan a diario. La EDM se ocupa de extraer información significativa del entorno educativo. Para analizar y comprender los crecientes datos educativos, se emplean algoritmos de aprendizaje automático para clasificar y agrupar los conjuntos de datos. La investigación en este campo se centra en comprender el análisis del comportamiento de los estudiantes, clasificarlos para predecir los resultados académicos, agrupar a los estudiantes en función de diversos factores que pueden influir en el rendimiento y muchos más. Muchos investigadores han recomendado un sistema de recomendación para lograr el objetivo de identificar y clasificar a los estudiantes en función de su rendimiento.
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Autorenporträt
Sujith Jayaprakash est un professionnel du développement commercial très motivé, qui possède une solide expérience de la formation et de l'administration dans le domaine des technologies de l'information. Il a plus de dix ans d'expérience dans les secteurs de l'éducation en Inde, en Afrique et en Amérique latine, avec une expérience significative dans des rôles de cadres supérieurs et dans l'amélioration de l'enseignement institutionnel.