Articles de revues sur le sujet « Student Outcome Prediction »
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Mohd Talib, Nur Izzati, Nazatul Aini Abd Majid et Shahnorbanun Sahran. « Identification of Student Behavioral Patterns in Higher Education Using K-Means Clustering and Support Vector Machine ». Applied Sciences 13, no 5 (3 mars 2023) : 3267. http://dx.doi.org/10.3390/app13053267.
Texte intégralIssaro, Sasitorn, et Panita Wannapiroon. « Intelligent Student Relationship Management Platform with Machine Learning for Student Empowerment ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 18, no 04 (23 février 2023) : 66–87. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v18i04.32583.
Texte intégralRoberts, Scott L. « Keep’em Guessing : Using Student Predictions to Inform Historical Understanding and Empathy ». Social Studies Research and Practice 11, no 3 (1 novembre 2016) : 45–50. http://dx.doi.org/10.1108/ssrp-03-2016-b0004.
Texte intégralHarwati, Defi Sri, et Heri Yanto. « Vocational High School (SMK) Students Accounting Competence Prediction Model by Using Astin I-E-O Model ». Dinamika Pendidikan 12, no 2 (1 mars 2018) : 98–113. http://dx.doi.org/10.15294/dp.v12i2.10826.
Texte intégralP S, Ambili, et Biku Abraham. « A Predictive Model for Student Employability Using Deep Learning Techniques ». ECS Transactions 107, no 1 (24 avril 2022) : 10149–58. http://dx.doi.org/10.1149/10701.10149ecst.
Texte intégralKhan, Ijaz Muhammad, Abdul Rahim Ahmad, Nafaa Jabeur et Mohammed Najah Mahdi. « A Conceptual Framework to Aid Attribute Selection in Machine Learning Student Performance Prediction Models ». International Journal of Interactive Mobile Technologies (iJIM) 15, no 15 (11 août 2021) : 4. http://dx.doi.org/10.3991/ijim.v15i15.20019.
Texte intégralGhodke, Keerti. « Stream Processing for Association Rule to Generate Student Dataset using Apriori Algorithm ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 7 (31 juillet 2022) : 3721–27. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45884.
Texte intégralBehr, Andreas, Marco Giese, Herve D. Teguim K et Katja Theune. « Early Prediction of University Dropouts – A Random Forest Approach ». Jahrbücher für Nationalökonomie und Statistik 240, no 6 (11 février 2020) : 743–89. http://dx.doi.org/10.1515/jbnst-2019-0006.
Texte intégralPan, Feng, Bingyao Huang, Chunhong Zhang, Xinning Zhu, Zhenyu Wu, Moyu Zhang, Yang Ji, Zhanfei Ma et Zhengchen Li. « A survival analysis based volatility and sparsity modeling network for student dropout prediction ». PLOS ONE 17, no 5 (5 mai 2022) : e0267138. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0267138.
Texte intégralNyompa, Sukri, Suprapta Suprapta, Sri Wahyuni et Muhamad Ihsan Azhim. « The Effect of Student Perception of Teacher Professional Competency On The Result of Geography Learning Class XI Social Science Student’s SMA 12 Sinjai ». UNM Geographic Journal 1, no 2 (1 février 2018) : 131. http://dx.doi.org/10.26858/ugj.v1i2.6597.
Texte intégralZhang, Qizhen, Audrey Durand et Joelle Pineau. « Literature Mining for Incorporating Inductive Bias in Biomedical Prediction Tasks (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13983–84. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7264.
Texte intégralSullivan, Arthur P., Robert Guglielmo et Prudence Opperman. « Measuring and Interpreting School-Based Prevention Outcomes : The New York City Model ». Journal of Drug Education 16, no 2 (juin 1986) : 181–90. http://dx.doi.org/10.2190/4mfb-2u39-3u50-ncpv.
Texte intégralSon, Nguyen Thi Kim, Nguyen Van Bien, Nguyen Huu Quynh et Chu Cam Tho. « Machine Learning Based Admission Data Processing for Early Forecasting Students' Learning Outcomes ». International Journal of Data Warehousing and Mining 18, no 1 (1 janvier 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.4018/ijdwm.313585.
Texte intégralAlhothali, Areej, Maram Albsisi, Hussein Assalahi et Tahani Aldosemani. « Predicting Student Outcomes in Online Courses Using Machine Learning Techniques : A Review ». Sustainability 14, no 10 (19 mai 2022) : 6199. http://dx.doi.org/10.3390/su14106199.
Texte intégralIsmail Yusuf Panessai, Muhammad Modi Lakulu, Mohd Hishamuddin Abdul Rahman, Noor Anida Zaria Mohd Noor, Nor Syazwani Mat Salleh et Aldrin Aran Bilong. « PSAP : Improving Accuracy of Students' Final Grade Prediction using ID3 and C4.5 ». International Journal of Artificial Intelligence 6, no 2 (3 décembre 2019) : 125–33. http://dx.doi.org/10.36079/lamintang.ijai-0602.42.
Texte intégralSiregar, Nurhasana, Rodiah Ulfah Lubis et Puspa Riani Nasution. « Student Practicum Competencies through Lesson Study with the application of Argument Driven Inquiry ». Jurnal Pembelajaran Fisika 9, no 2 (30 juin 2019) : 243–51. http://dx.doi.org/10.23960/jpf.v9.n2.202111.
Texte intégralCronin, Christopher. « Reasons for Drinking Versus Outcome Expectancies in the Prediction of College Student Drinking ». Substance Use & ; Misuse 32, no 10 (janvier 1997) : 1287–311. http://dx.doi.org/10.3109/10826089709039379.
Texte intégralOwusu-Boadu, Bridgitte, Isaac Kofi Nti, Owusu Nyarko-Boateng, Justice Aning et Victoria Boafo. « Academic Performance Modelling with Machine Learning Based on Cognitive and Non-Cognitive Features ». Applied Computer Systems 26, no 2 (1 décembre 2021) : 122–31. http://dx.doi.org/10.2478/acss-2021-0015.
Texte intégralModell, H. I., J. A. Michael, T. Adamson, J. Goldberg, B. A. Horwitz, D. S. Bruce, M. L. Hudson, S. A. Whitescarver et S. Williams. « Helping undergraduates repair faulty mental models in the student laboratory. » Advances in Physiology Education 23, no 1 (juin 2000) : S82–90. http://dx.doi.org/10.1152/advances.2000.23.1.s82.
Texte intégralSubhash, Ambika Rani. « Student Campus Placement Prediction Analysis using ChiSquared Test on Machine Learning Algorithms ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VIII (15 août 2021) : 427–34. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37368.
Texte intégralJawthari, Moohanad, et Veronika Stoffa. « Predicting At-Risk Students Using Weekly Activities and Assessments ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 17, no 19 (14 octobre 2022) : 59–73. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v17i19.31349.
Texte intégralNadaf, Ali, Sebas Eliëns et Xin Miao. « Interpretable-Machine-Learning Evidence for Importance and Optimum of Learning Time ». International Journal of Information and Education Technology 11, no 10 (2021) : 444–49. http://dx.doi.org/10.18178/ijiet.2021.11.10.1548.
Texte intégralJoksimović, Srećko, Oleksandra Poquet, Vitomir Kovanović, Nia Dowell, Caitlin Mills, Dragan Gašević, Shane Dawson, Arthur C. Graesser et Christopher Brooks. « How Do We Model Learning at Scale ? A Systematic Review of Research on MOOCs ». Review of Educational Research 88, no 1 (14 novembre 2017) : 43–86. http://dx.doi.org/10.3102/0034654317740335.
Texte intégralPaliwal, Nikhil, Prakhar Jaiswal, Vincent M. Tutino, Hussain Shallwani, Jason M. Davies, Adnan H. Siddiqui, Rahul Rai et Hui Meng. « Outcome prediction of intracranial aneurysm treatment by flow diverters using machine learning ». Neurosurgical Focus 45, no 5 (novembre 2018) : E7. http://dx.doi.org/10.3171/2018.8.focus18332.
Texte intégralEhimwenma, Kennedy Efosa, Safiya Al Sharji et Maruf Raheem. « Difference of Probability and Information Entropy for Skills Classification and Prediction in Student Learning ». International Journal of Artificial Intelligence & ; Applications 13, no 5 (30 septembre 2022) : 1–19. http://dx.doi.org/10.5121/ijaia.2022.13501.
Texte intégralBalaji, Prasanalakshmi, Salem Alelyani, Ayman Qahmash et Mohamed Mohana. « Contributions of Machine Learning Models towards Student Academic Performance Prediction : A Systematic Review ». Applied Sciences 11, no 21 (26 octobre 2021) : 10007. http://dx.doi.org/10.3390/app112110007.
Texte intégralKamagi, David Hartanto, et Seng Hansun. « Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa ». Jurnal ULTIMATICS 6, no 1 (1 juin 2014) : 15–20. http://dx.doi.org/10.31937/ti.v6i1.327.
Texte intégralKarlos, Stamatis, Georgios Kostopoulos et Sotiris Kotsiantis. « Predicting and Interpreting Students’ Grades in Distance Higher Education through a Semi-Regression Method ». Applied Sciences 10, no 23 (26 novembre 2020) : 8413. http://dx.doi.org/10.3390/app10238413.
Texte intégralMansouri, Taha, Ahad ZareRavasan et Amir Ashrafi. « A Learning Fuzzy Cognitive Map (LFCM) Approach to Predict Student Performance ». Journal of Information Technology Education : Research 20 (2021) : 221–43. http://dx.doi.org/10.28945/4760.
Texte intégralAxelsen, Megan, Petrea Redmond, Eva Heinrich et Michael Henderson. « The evolving field of learning analytics research in higher education ». Australasian Journal of Educational Technology 36, no 2 (15 mai 2020) : 1–7. http://dx.doi.org/10.14742/ajet.6266.
Texte intégralKhan, Ijaz Muhammad, Abdul Rahim Ahmad, Nafaa Jabeur et Mohammed Najah Mahdi. « Machine Learning Prediction and Recommendation Framework to Support Introductory Programming Course ». International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET) 16, no 17 (6 septembre 2021) : 42. http://dx.doi.org/10.3991/ijet.v16i17.18995.
Texte intégralSharma, Sneha, et Raman Tandon. « Predicting Burn Mortality Using a Simple Novel Prediction Model ». Indian Journal of Plastic Surgery 54, no 01 (janvier 2021) : 046–52. http://dx.doi.org/10.1055/s-0040-1721867.
Texte intégralGraefe, Andreas, et Christof Weinhardt. « LONG-TERM FORECASTING WITH PREDICTION MARKETS – A FIELD EXPERIMENT ON APPLICABILITY AND EXPERT CONFIDENCE ». Journal of Prediction Markets 2, no 2 (14 décembre 2012) : 71–91. http://dx.doi.org/10.5750/jpm.v2i2.442.
Texte intégralXie, Shu-tong, Qiong Chen, Kun-hong Liu, Qing-zhao Kong et Xiu-juan Cao. « Learning Behavior Analysis Using Clustering and Evolutionary Error Correcting Output Code Algorithms in Small Private Online Courses ». Scientific Programming 2021 (14 juin 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9977977.
Texte intégralLee, Kibeom, Michael C. Ashton, Jocelyn Wiltshire, Joshua S. Bourdage, Beth A. Visser et Alissa Gallucci. « Sex, Power, and Money : Prediction from the Dark Triad and Honesty–Humility ». European Journal of Personality 27, no 2 (mars 2013) : 169–84. http://dx.doi.org/10.1002/per.1860.
Texte intégralBruce, Scott L., Elizabeth Crawford, Gary B. Wilkerson, David Rausch, R. Barry Dale et Martina Harris. « Prediction Modeling for Academic Success in Professional Master's Athletic Training Programs ». Athletic Training Education Journal 11, no 4 (1 octobre 2016) : 194–207. http://dx.doi.org/10.4085/1104194.
Texte intégralMbise, E. R., et R. S. J. Tuninga. « Measuring business schools’ service quality in an emerging market using an extended SERVQUAL instrument ». South African Journal of Business Management 47, no 1 (31 mars 2016) : 61–74. http://dx.doi.org/10.4102/sajbm.v47i1.53.
Texte intégralKhechine, Hager, et Sawsen Lakhal. « Technology as a Double-Edged Sword : From Behavior Prediction with UTAUT to Students’ Outcomes Considering Personal Characteristics ». Journal of Information Technology Education : Research 17 (2018) : 063–102. http://dx.doi.org/10.28945/4022.
Texte intégralGrebener, Binia-Laureen, Janina Barth, Sven Anders, Tim Beißbarth et Tobias Raupach. « A prediction-based method to estimate student learning outcome : Impact of response rate and gender differences on evaluation results ». Medical Teacher 43, no 5 (27 janvier 2021) : 524–30. http://dx.doi.org/10.1080/0142159x.2020.1867714.
Texte intégralSoni, Tanu, et Priyadarshini Tiwari. « Predictors of maternal outcome in women on mechanical ventilation in an obstetric intensive care unit : an observational study ». International Journal of Reproduction, Contraception, Obstetrics and Gynecology 8, no 2 (25 janvier 2019) : 721. http://dx.doi.org/10.18203/2320-1770.ijrcog20190312.
Texte intégralEllington, Roni, James Wachira et Asamoah Nkwanta. « RNA Secondary Structure Prediction by Using Discrete Mathematics : An Interdisciplinary Research Experience for Undergraduate Students ». CBE—Life Sciences Education 9, no 3 (septembre 2010) : 348–56. http://dx.doi.org/10.1187/cbe.10-03-0036.
Texte intégralWan, Qing, et Yoonsuck Choe. « Action Recognition and State Change Prediction in a Recipe Understanding Task Using a Lightweight Neural Network Model (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 10 (3 avril 2020) : 13945–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i10.7245.
Texte intégralNarayanasamy, Senthil Kumar, et Atilla Elçi. « An Effective Prediction Model for Online Course Dropout Rate ». International Journal of Distance Education Technologies 18, no 4 (octobre 2020) : 94–110. http://dx.doi.org/10.4018/ijdet.2020100106.
Texte intégralK., Ravi, Vinay K. et Akhila Rao K. « Study of spectrum of sepsis and prediction of its outcome in patients admitted to ICU using different scoring systems ». International Journal of Advances in Medicine 6, no 1 (23 janvier 2019) : 155. http://dx.doi.org/10.18203/2349-3933.ijam20190123.
Texte intégralVerma, Sneh Lata, Rigzing Lepcha, Rohit Khanna, Tripti Tikku, Rana Pratap Maurya et Kamna Srivastava. « Comparision of predicted and actual treatment outcome based on steiner cephalometric analysis using nemotech software ». IP Indian Journal of Orthodontics and Dentofacial Research 8, no 3 (15 octobre 2022) : 151–55. http://dx.doi.org/10.18231/j.ijodr.2022.026.
Texte intégralYusoff, Marina, Muhammad Najib Bin Fathi et . « Evaluation of Clustering Methods for Student Learning Style Based Neuro Linguistic Programming ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 3.15 (13 août 2018) : 63. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.15.17408.
Texte intégralBowman, Thomas G., Jay Hertel et Heather D. Wathington. « Programmatic Factors Associated with Undergraduate Athletic Training Student Retention and Attrition Decisions ». Athletic Training Education Journal 10, no 1 (1 janvier 2015) : 5–17. http://dx.doi.org/10.4085/10015.
Texte intégralde Paor, Muireann, Fiona Boland, Xinyan Cai, Susan Smith, Mark H. Ebell, Eoin Mac Donncha et Tom Fahey. « Derivation and validation of clinical prediction rules for diagnosis of infectious mononucleosis : a prospective cohort study ». BMJ Open 13, no 2 (février 2023) : e068877. http://dx.doi.org/10.1136/bmjopen-2022-068877.
Texte intégralRamaswami, Gomathy, Teo Susnjak, Anuradha Mathrani, James Lim et Pablo Garcia. « Using educational data mining techniques to increase the prediction accuracy of student academic performance ». Information and Learning Sciences 120, no 7/8 (8 juillet 2019) : 451–67. http://dx.doi.org/10.1108/ils-03-2019-0017.
Texte intégralDeRuisseau, Lara R. « The flipped classroom allows for more class time devoted to critical thinking ». Advances in Physiology Education 40, no 4 (1 décembre 2016) : 522–28. http://dx.doi.org/10.1152/advan.00033.2016.
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