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# System prepended metadata

title: 學生成績與其行為特徵分析

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# 學生成績與其行為特徵分析

## 分析目標：分析學生的哪些特徵，與其成績有最高的相關性

## 資料介紹

- 該數據集由 305 名男性和 175 名女性組成。學生來自不同的國家，例如科威特179人，約旦172人，巴勒斯坦28人，伊拉克22人，黎巴嫩17人，突尼斯12人，沙特阿拉伯11人，來自沙特阿拉伯9人。埃及、敘利亞7名、美國、伊朗、利比亞6名、摩洛哥4名、委內瑞拉1名。
> 這些數據紀錄了480個學生的16個特徵，這些特徵可以分為三個種類：
> 1. 人口統計特徵：性別、國籍等…
> 2. 學歷背景特徵：學歷階段、年級等…
> 3. 行為特徵：上課舉手次數、家長答卷等…

## 特徵項目

* Gender - 學生性別（”男”或“女”）
* NationalITy - 學生國籍（”科威特”、”黎巴嫩”、”埃及”、”沙特阿拉伯”、”美國”、”約旦”、”委內瑞拉”、”伊朗”、”突尼斯”、”摩洛哥”、”敘利亞”、”巴勒斯坦”、”伊拉克”、”利比亞”）
* PlaceofBirth - 學生出生地（”科威特”、”黎巴嫩”、”埃及”、”沙特阿拉伯”、”美國”、”約旦”、”委內瑞拉”、”伊朗”、”突尼斯”、”摩洛哥”、”敘利亞”、”巴勒斯坦”、”伊拉克”、”利比亞”）
* Educational Stages - 學生所屬的教育程度（”小學”,”中學”,”高中”）
* Grade Levels - 學生所屬年級（”G-01”，”G-02”，”G-03”，”G-04”，”G-05”，”G-06”，”G-07 ”, ”G-08”, ”G-09”, ”G-10”, ”G-11”, ”G-12”)
* Section ID - 學生所屬班級（”A”,”B”,”C”）
* Topic - 學生課程（”英語”、”西班牙語”、”法語”、”阿拉伯語”、”IT”、”數學”、”化學”、”生物學”、”科學”、”歷史”、”古蘭經”, ”地質學”)
* Semester學期 - 學生就學之學期（”第一學期"、"第二學期”）
* Parent responsible for student(對學生負責之家長) - 對學生負責之家長（”爸爸"、"媽媽”）
* Raised hand - 學生在課堂上舉手的次數（0-100）
* Visited resources - 學生詢問課程內容的次數（0-100）
* Viewing announcements - 學生查看新公告的次數（0-100）
* Discussion groups - 學生參與研討小組的次數（0-100）
* Parent Answering Survey - 家長回答學校提供或不提供的調查問卷（”要"、"不要”）
* Parent School Satisfaction - 家長對學校的滿意度（”滿意"、"不滿意”）
* Student Absence Days - 學生缺席天數（”7天以上"、"7天以下”）

![Deepminer](https://hackmd.io/_uploads/B1Glp2nL3.png)

[資料來源](https://www.kaggle.com/datasets/aljarah/xAPI-Edu-Data/code)

### 調整資料型態
> 更改資料型態，將只有兩種資料的參數改成binominal
> ![](https://hackmd.io/_uploads/Hk1U623Uh.png)

### 設定參數
> Filter Examples：點Add Filters，左邊選Class，中間選is not missing
> ![](https://hackmd.io/_uploads/rkGupn3Un.png)

> Random Forest：number_of_trees：100，number_of_trees：10，criterion：accurancy
> ![](https://hackmd.io/_uploads/BkN5T3nLh.png)


## 分析結果

* 權重圖
![](https://hackmd.io/_uploads/ryU363hUn.png)

* 混淆矩陣
![](https://hackmd.io/_uploads/BkcA6h3L2.png)


### 總結
> 透過這次分析，可以發現舉手次數與學生成績最相關，學生舉手次數越多，他們的成績相較於其他同學，會有更高的機率是好成績。
我覺得這個分析結果也蠻合理的，因為上課常舉手問問題的學生，代表他們有在認真上課，而且能夠將其學習過程中的問題解決，所以他們分數會較高也是能夠理解的。