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Data-driven tool for monitoring of students performance

机译：数据驱动的工具，用于监控学生的表现

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In today’s education, school success is defined as ensuring achievement for every student. To reach this goal, educators need tools to help them identify students who are at risk academically and adjust instructional strategies to better meet these students’ needs. Student progress monitoring is a practice that helps teachers use student performance data to continually evaluate the effectiveness of their teaching and make more informed instructional decisions. This paper reflects the main output of the SPEET project as an IT tool that implements specific algorithms developed to deal with the basic problems tackled in the project: Classification, Clustering and Drop-out Prediction.
机译：在当今的教育中，学校的成功定义为确保每个学生的成就。为了实现这一目标，教育工作者需要一些工具来帮助他们确定学术上有风险的学生，并调整教学策略以更好地满足这些学生的需求。学生进度监控是一种帮助教师使用学生成绩数据来不断评估其教学效果并做出更明智的教学决策的做法。本文将SPEET项目的主要输出反映为一种IT工具，该工具执行为处理该项目中要解决的基本问题而开发的特定算法：分类，聚类和辍学预测。

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