Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 106,720,308
Next-Term Academic Success Prediction Using Deep Learning
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Vu-Thu-NguyetPham, Quang-ChungNguyen, Van-To-Thanh Nguyen, Thanh-Phong Ho, Quang-Vu Nguyen
Nơi đăng:
The 11th Conference on Information Technology and its Applications - CITA 2022;
S
ố:
ISBN: 978-604-84-6711-1;
Từ->đến trang
: 51-60;
Năm:
2022
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
As students proceed through their university degrees, they are confronted with a plethora of course options. It is critical that they get assistance based not only on their interests, but also on the "predicted" course achievement, in order to improve their learning experience and academic success. In this study, we suggest the next-term grade prediction task as a suitable course selection guide. We offer a machine learning framework for predicting course success in a certain term based on prior student-course data. In this framework, we create a prediction model utilizing Long Short Term Memory (LSTM) that takes into account both student and course qualities as well as previous student-course grade data.
ABSTRACT
As students proceed through their university degrees, they are confronted with a plethora of course options. It is critical that they get assistance based not only on their interests, but also on the "predicted" course achievement, in order to improve their learning experience and academic success. In this study, we suggest the next-term grade prediction task as a suitable course selection guide. We offer a machine learning framework for predicting course success in a certain term based on prior student-course data. In this framework, we create a prediction model utilizing Long Short Term Memory (LSTM) that takes into account both student and course qualities as well as previous student-course grade data.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn