[论文解读] Mining Educational Data to Analyze Students' Performance

Brijesh Kumar Baradwaj, Saurabh Pal|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2012

Online Learning and Analytics被引用 67

一句话总结

本文提出了一种基于ID3决策树算法的数据挖掘模型，用于根据教育数据预测学生在期末考试中的表现。通过将学生分类为不同表现水平，该模型能够及早识别出处于风险中的学生，支持及时的学术干预，从而在高等教育环境中改善教育成果。

ABSTRACT

The main objective of higher education institutions is to provide quality education to its students. One way to achieve highest level of quality in higher education system is by discovering knowledge for prediction regarding enrolment of students in a particular course, alienation of traditional classroom teaching model, detection of unfair means used in online examination, detection of abnormal values in the result sheets of the students, prediction about students' performance and so on. The knowledge is hidden among the educational data set and it is extractable through data mining techniques. Present paper is designed to justify the capabilities of data mining techniques in context of higher education by offering a data mining model for higher education system in the university. In this research, the classification task is used to evaluate student's performance and as there are many approaches that are used for data classification, the decision tree method is used here. By this task we extract knowledge that describes students' performance in end semester examination. It helps earlier in identifying the dropouts and students who need special attention and allow the teacher to provide appropriate advising/counseling. Keywords-Educational Data Mining (EDM); Classification; Knowledge Discovery in Database (KDD); ID3 Algorithm.

研究动机与目标

• 开发一个用于分析高等教育机构学生表现的数据挖掘框架。
• 识别教育数据中能够预测学生期末考试结果的模式。
• 通过数据驱动的分类方法，实现对学生表现不佳或辍学风险的早期检测。
• 利用发现的知识实现针对性的指导与咨询，从而提升教学质量。
• 验证ID3算法在教育数据挖掘分类任务中的有效性。

提出的方法

• 本研究采用数据库知识发现（KDD）过程，从教育数据集中提取有意义的模式。
• 基于ID3算法实现一个分类模型，用于预测学生表现。
• 输入特征包括从学生记录中收集的学术和人口统计变量。
• ID3算法通过递归选择信息增益最高的属性来分割数据，构建决策树。
• 根据考试结果，该模型将学生分类为‘高’、‘中’或‘低’表现类别。
• 使用大学层面的数据集对系统进行评估，以检验分类准确率和预测能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 数据挖掘技术能否有效预测学生在期末考试中的表现？
• RQ2 ID3决策树算法在基于教育数据对学生表现进行分类时的准确性如何？
• RQ3 学生记录中的哪些属性最能预测其学业表现？
• RQ4 该模型是否能够足够早地识别出处于风险中的学生，以支持及时的学术干预？
• RQ5 教育数据挖掘的使用在多大程度上改善了高等教育中的决策制定？

主要发现

• ID3决策树模型成功以高准确率将学生表现分类为不同类别。
• 该模型实现了对学生表现不佳风险的早期识别，支持主动的学术指导。
• 关键属性如出勤率、作业成绩和期中考试表现被发现是最终成绩的强预测因子。
• 本研究证明，数据挖掘技术能够从教育数据集中提取可操作的知识，以改善机构成果。
• 结果证实了在教育数据挖掘中使用决策树进行表现预测的可行性和价值。
• 该模型显示出与大学系统集成的潜力，以支持学生成功计划。