Achuth

M. Priyadharshini 1，S。Indra 2，S。Achuthan 3，K。Lokesh 4 1,2,3,4 PG学生，计算机科学与工程系，Bharathidasan Engi

I.引言许多学者由于该国日益强调教育以及该行业的大规模数据集的广泛使用，因此将数据挖掘和机器学习方法应用于教育主题。被称为“教育数据挖掘”（EDM）的数据挖掘研究领域的目标是通过识别各种变量之间的相关性来找到大量数据产生的数据中的模式，趋势和联系。这种新兴学科使用统计，机器学习和数据挖掘技术分析了教育大数据，重点是学生绩效预测。至关重要的是要意识到评估学生表现不仅需要查看商标；它要求进行彻底的评估，该评估考虑了课程复杂性和每个学生的独特评分标准等方面[2]。教育机构从EDM的预测见解中获得了很大的收获，这使他们能够最大程度地利用资源并为学生提供个性化的帮助。