Classification of Factors Causing the Decline in Student Learning Achievement in The Post-Pandemic Period Using the C4.5 Algorithm (Case Study: STMIK Kaputama)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic that has hit Indonesia since 2020 has brought significant changes to various aspects of life, including the learning system in universities. Universities, which originally implemented face-to-face learning processes, were forced to adapt to online learning. However, this change causes various obstacles, especially for students who experience learning loss, namely a decrease in interest and motivation to learn which has an impact on academic achievement. This research aims to classify the factors that cause the decline in student learning achievement in the post-pandemic period at STMIK Kaputama using the C4.5 algorithm. Using data from STMIK Kaputama students as a sample, this research analyzes various factors such as access to technology, involvement in online learning, participation in face-to-face learning, social support, learning motivation, economic conditions, family, college, and academic stress levels. It is hoped that the results of this research will provide a deeper understanding of the dominant factors that cause a decline in learning achievement, as well as become a reference for educational institutions in developing strategies to overcome the negative impacts of online learning during the pandemic Keywords: C4.5 Algorithm, Decrease in Achievement, Data Classification
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle