Einblicke für Studierende freischalten: Leistungsanalyse mit Enhanced K-Means

Maschinelles Lernen (ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, ohne ausdrückliche Programmierung aus Daten zu lernen. ML wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, darunter Bildung, Mustererkennung, Industrie, soziale Medien und Produktempfehlungen. Im Bildungswesen werden ML und Educational Data Mining (EDM) aufgrund der wachsenden Menge an Schülerdaten immer wichtiger. EDM hilft dabei, verborgene Informationen in Bildungsdatensätzen aufzudecken, um die Leistungen der Schüler zu verbessern und die Entscheidungsfindung von Lehrern und Einrichtungen zu erleichtern. Techniken wie Clustering (z. B. modifiziertes K-means) und Klassifizierung (z. B. Entscheidungsbäume) werden häufig zur Analyse von Schülerleistungen eingesetzt. Beim Clustering werden Schüler anhand von Merkmalen gruppiert, während die Elbow-Methode hilft, die optimale Clustergröße zu bestimmen. ML im Bildungswesen trägt dazu bei, die Ergebnisse der Studierenden zu verbessern und Verwaltungsentscheidungen zu optimieren, was sowohl für die Studierenden als auch für die Einrichtungen von großem Nutzen ist. Dieser datengesteuerte Ansatz ist der Schlüssel zur Verbesserung der Bildungsqualität in der Zukunft.

Autorentext

Sono Ajay Tukaram Sonawane, di Kopargaon, e ho conseguito un M.Tech in Scienze e Ingegneria Informatica. Attualmente sto conseguendo un dottorato di ricerca presso la Pacific University, concentrandomi sull'apprendimento automatico e sulla scienza dei dati. La mia ricerca esplora algoritmi avanzati per l'analisi dei dati e le loro applicazioni in vari settori.