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Anwendung von Entscheidungsbäumen zur Vorhersage studentischer Leistungen

Motivation:

Die Leistungen von Studenten sind ein wichtiger Faktor für Bildungseinrichtungen. Mit einer frühen automatischen Vorhersage über die Leistungen der einzelnen Studenten, kann den gefährdeten Studenten frühzeitig geholfen werden. Die Vorhersage der studentischen Leistungen ist eines der beliebtesten Themen innerhalb des junges Forschungsgebietes "Education Data Mining" (EDM).

Aufgabenstellung:

Im Rahmen dieser Bachelorarbeit soll auf mehreren vorgegebenen Datensätzen mit anonymisierten studentischen Daten, die Anwendung verschiedener Entscheidungsbäume für folgende Zwecke untersucht werden:

Anforderung:

Ansprechpartner: Alexander Askinadze

Bereich:

Heinrich Heine Universität

Datenbanken und Informationssysteme

Lehrstuhlinhaber

Prof. Dr. Stefan Conrad


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.24
Tel.: +49 211 81-14088

Sekretariat

Sabine Freese


Sprechzeiten:
Mo-Fr: 10:00-11:30 Uhr
Mo-Do: 13:00-14:30 Uhr


Universitätsstr. 1
40225 Düsseldorf
Gebäude: 25.12
Etage/Raum: 02.22
Tel.: +49 211 81-11312
Fax: +49 211 81-13463
Verantwortlich für den Inhalt:  E-Mail senden Datenbanken & Informationssysteme