Data mining to predict the performance of the staffs in elementary schools

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 690

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMNG03_159

تاریخ نمایه سازی: 25 آذر 1395

چکیده مقاله:

One of the most important elements to promote the level of an educational system is inviting staff with a proper and acceptable performance. Hence, predicting staff ` performance is critical. There are many valuable researches in educational data mining. But they concentrate on predicting students more than staff. Therefore this study addresses the predicting performance of the staffs in elementary schools. We apply data mining tools to do the mentioned object. Nine variables which are seems to have more contribution on staff` s performance are considered and then results related in classification coming through decision tree and clustering from Simple K-Means clustering algorithm are presented. Furthermore Apriori algorithm is used to discover explore association rules. Finally it can be found that degree of education, The relationship between one`s field of study and his career duties and reading daily time are more noticeable parameters to have a higher performance.

نویسندگان

Reza Samizadeh

Faculty member of Industrial Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran

Solaleh Sadat Kalantari Kohbanani

PhD student of Industrial Engineering, Alzahra University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Abdous, M. H., He, W., & Yen, C. J. (2012). ...
  • Abdullah, Z., Herawan, T., Ahmad, N., & Deris, M. M. ...
  • Baker, R. S., & Yacef, K. (2009). The state of ...
  • Blikstein, P. (2011, February). Using learning analytics to assess students' ...
  • Cabrera, D. F. M, & Zareipour, H. (2013). Data association ...
  • Chatti, M. A., Dyckhoff, A. L., Schroeder, U., & This, ...
  • Garcfa, E., Romero, C., Ventura, S., & de Castro, C. ...
  • Gobert, J. D., Kim, Y. J., Sao Pedro, M. A., ...
  • He, W. (2013). Examining students" online interaction in a live ...
  • Kabakchieva, D. (2013). Predicting student performance by using data mining ...
  • Kaur, P., Singh, M.. & Josan, G. S. (2015). Classification ...
  • Kick, M., & Paramythis, A. (2011). Activity sequence modelling and ...
  • Kovacic, Z. J. (2010, June). Early prediction of student Success: ...
  • Kriger, A., Merceron, A., & Wolf, B. (2010, June). A ...
  • Xing, W., Guo, R., Petakovic, E., & Goggins, S. (2015). ...
  • Zengin, K., Esgi, N., Erginer, E., & Aksoy, M. E. ...
  • نمایش کامل مراجع