Inzichten voor studenten ontsluiten: Prestatieanalyse met verbeterde K-Means

Machine Learning (ML) is een tak van kunstmatige intelligentie waarmee computers kunnen leren van gegevens zonder expliciete programmering. ML wordt op verschillende gebieden toegepast, waaronder onderwijs, patroonherkenning, industrieën, sociale media en productaanbevelingen. In het onderwijs worden ML en Educational Data Mining (EDM) cruciaal vanwege de groeiende hoeveelheid leerlinggegevens. EDM helpt verborgen informatie bloot te leggen in educatieve datasets, waardoor de prestaties van leerlingen verbeteren en docenten en instellingen betere beslissingen kunnen nemen. Technieken zoals clustering (bijv. aangepaste K-means) en classificatie (bijv. beslisbomen) worden vaak gebruikt om de prestaties van leerlingen te analyseren. Clustering groepeert leerlingen op basis van kenmerken, terwijl de Elbow-methode helpt bij het bepalen van de optimale clustergrootte. ML in het onderwijs helpt de resultaten van studenten te verbeteren en administratieve beslissingen te optimaliseren, waardoor het waardevol is voor zowel studenten als instellingen. Deze datagestuurde aanpak is de sleutel tot het verbeteren van de onderwijskwaliteit in de toekomst.

Soy Ajay Tukaram Sonawane de Kopargaon, con un M.Tech en Ciencias de la Computación e Ingeniería. Actualmente estoy cursando un doctorado en la Pacific University, centrado en el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Mi investigación explora algoritmos avanzados para el análisis de datos y sus aplicaciones en diversos ámbitos.