Effect of the Multiple Intelligences in multiclass predictive model of computer programming course achievement
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Ninrutsirikun U., Watanapa B., Arpnikanondt C., Phothikit N.
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2017
หน้าแรก: 297
หน้าสุดท้าย: 300
จำนวนหน้า: 4
ISBN: 9781509025961
นอก: 2159-3442
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
บทคัดย่อ
This paper proposes the measurement of Multiple Intelligences (or MI) value as a co-determiner combine with the traditional academic achievements in predicting student performance in taking a computer programming course. The effectiveness of MI in such a predictive model is tested on three machine learning algorithms: Artificial Neural Network, Support Vector Machine, and the classic Na๏ve Bayes. Using three different validation schemes: 2, 5, and 10-folded cross validations, the results show that the Mi-inclusive model significantly helps to improve the accuracy of predicting students' performance. These are divided into three class: good, average, and poor achievement. ฉ 2016 IEEE.
คำสำคัญ
Computer Programming, Multiple Intelligences, Predicive Model, Student's Performance