Tytuł pozycji:
Forecasting the learning outcomes of the learning management process according to the study plan with artificial intelligence
This study presents the advanced prediction of learning achievement of students in Bachelor of Science in Technical Education, Electrical Program at Rajamangala University of Technology Srivijaya, Songkhla by using the technique of back-propagation neural networks based on the historical data of the pre-semester grade point average (GPA) that is expected to be a relevant factor affecting the cumulative GPA throughout the anticipated undergraduate program used in teaching and testing the neural network model to predict the average grade level. The results of the experiment showed that the use of neural network techniques for forecasting the grade point average obtained can be used to help in the preparation of effective study plan for first-time students.
Niniejsze opracowanie przedstawia zaawansowaną prognozę wyników w nauce uczniów w Bachelor of Science in Technical Education, Electrical Program at Rajamangala University of Technology Srivijaya, Songkhla przy użyciu techniki sieci neuronowych z propagacją wsteczną w oparciu o dane historyczne z oceny przedsemestralnej średnia punktowa (GPA), która ma być istotnym czynnikiem wpływającym na skumulowany GPA podczas przewidywanego programu studiów licencjackich stosowanego w nauczaniu i testowaniu modelu sieci neuronowej w celu przewidzenia średniego poziomu ocen. Wyniki eksperymentu wykazały, że wykorzystanie technik sieci neuronowych do prognozowania uzyskanej średniej ocen może pomóc w przygotowaniu efektywnego planu studiów dla studentów pierwszego rok.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
