Sbloccare le intuizioni degli studenti: Analisi delle prestazioni con K-Means potenziato

L'apprendimento automatico (Machine Learning, ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di imparare dai dati senza una programmazione esplicita. Il ML viene applicato in vari campi, tra cui l'istruzione, il riconoscimento di modelli, le industrie, i social media e le raccomandazioni di prodotti. Nel campo dell'istruzione, il ML e l'Educational Data Mining (EDM) stanno diventando cruciali a causa della crescente quantità di dati degli studenti. L'EDM aiuta a scoprire informazioni nascoste negli insiemi di dati educativi, favorendo il miglioramento delle prestazioni degli studenti e un migliore processo decisionale per insegnanti e istituzioni. Tecniche come il clustering (ad esempio, K-means modificato) e la classificazione (ad esempio, alberi decisionali) sono comunemente utilizzate per analizzare le prestazioni degli studenti. Il clustering raggruppa gli studenti in base alle loro caratteristiche, mentre il metodo Elbow aiuta a determinare la dimensione ottimale dei cluster. Il ML nell'istruzione aiuta a migliorare i risultati degli studenti e a ottimizzare le decisioni amministrative, rendendolo prezioso sia per gli studenti che per le istituzioni. Questo approccio basato sui dati è fondamentale per migliorare la qualità dell'istruzione in futuro.

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.