A MACHINE LEARNING APPROACH TO PREDICT ACADEMIC SUCCESS IN HIGHER EDUCATION USING THE BIG FIVE PERSONALITY TRAITS / (Kayıt no. 285301)

MARC ayrıntıları
000 -BAŞLIK
Sabit Uzunluktaki Kontrol Alanı 02328nam a22003017a 4500
003 - KONTROL NUMARASI KİMLİĞİ
Kontrol Alanı KOHA
005 - EN SON İŞLEM TARİHİ ve ZAMANI
Kontrol Alanı 20221226090245.0
008 - SABİT UZUNLUKTAKİ VERİ ÖGELERİ - GENEL BİLGİ
Sabit Alan 220928d2022 cy ||||| m||| 00| 0 eng d
040 ## - KATALOGLAMA KAYNAĞI
Özgün Kataloglama Kurumu CY-NiCIU
Kataloglama Dili eng
Çeviri Kurumu CY-NiCIU
Açıklama Kuralları rda
041 ## - DİL KODU
Metin ya da ses kaydının dil kodu eng
090 ## - Yerel Tasnif No
tasnif no D 321
Cutter no C24 2022
100 1# - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) Çağataylı, Mustafa
245 12 - ESER ADI BİLDİRİMİ
Başlık A MACHINE LEARNING APPROACH TO PREDICT ACADEMIC SUCCESS IN HIGHER EDUCATION USING THE BIG FIVE PERSONALITY TRAITS /
Sorumluluk Bildirimi Mustafa ÇAĞATAYLI; Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Erbug Çelebi
264 ## - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2022
300 ## - FİZİKSEL TANIMLAMA
Sayfa, Cilt vb. 121 sheets;
Boyutları 31 cm.
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content type term text
Content type code txt
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media type term unmediated
Media type code n
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type term volume
Carrier type code nc
502 ## - TEZ NOTU
Tez Notu Thesis (PhD) - Cyprus International University. Institute of Graduate Studies and Research Management Information Systems Department
504 ## - BİBLİYOGRAFİ NOTU
Bibliyografi Notu Includes bibliography (sheets 91-111)
520 ## - ÖZET NOTU
Özet notu ABSTRACT Using students' previous course grades is the most common method of forecasting academic performance in higher education. A novel strategy is proposed in this study to predict academic success in higher education using personality traits instead of existing course grades. The primary focus of this multidisciplinary project is to use Machine Learning to combine the benefits of psychology and computer science to predict the academic success of students in higher education institutions. The proposed technique was tested on 20 distinct course categories using Big Five features as personality traits of 2,575 higher education students. We find that Machine Learning may be used to predict academic success while taking into account all five Big Five personality trait dimensions. The Big Five traits of prospective students can be used to predict higher education student achievement for the applied department using our proposed method. Our strategy can be used in a variety of departments or course groups. This approach could be enhanced such that higher education institutions can even recommend departments to students to help them succeed.
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Personality
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Education, Higher
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
650 #0 - KONU BAŞLIĞI EK GİRİŞ - KONU TERİMİ
Konusal terim veya coğrafi ad Machine learning
Alt başlık biçimi Dissertations, Academic
700 1# - EK GİRİŞ - KİŞİ ADI
Yazar Adı (Kişi adı) Çelebi, Erbuğ
İlişkili Terim supervisor
942 ## - EK GİRİŞ ÖGELERİ (KOHA)
Sınıflama Kaynağı Dewey Onlu Sınıflama Sistemi
Materyal Türü Thesis
Mevcut
Geri Çekilme Durumu Kayıp Durumu Sınıflandırma Kaynağı Kredi için değil Koleksiyon Kodu Kalıcı Konum Mevcut Konum Raf Yeri Kayıt Tarih Source of acquisition Yer Numarası Demirbaş Numarası Son Görülme Tarihi Fatura Tarihi Materyal Türü Genel / Bağış Notu
    Dewey Onlu Sınıflama Sistemi   Tez Koleksiyonu CIU LIBRARY CIU LIBRARY Tez Koleksiyonu 28.09.2022 Bağış D 321 C24 2022 T2757 28.09.2022 28.09.2022 Thesis Management Information Systems Department
    Dewey Onlu Sınıflama Sistemi     CIU LIBRARY CIU LIBRARY Görsel İşitsel 28.09.2022 Bağış D 321 C24 2022 CDT2757 28.09.2022 28.09.2022 Suppl. CD Management Information Systems Department
Araştırmaya Başlarken  
  Sıkça Sorulan Sorular