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Medientyp: E-Book; Hochschulschrift Titel: Predicting students' academic achievement using methods of educational data mining Beteiligte: Alturki, Sarah [VerfasserIn]; Stuckenschmidt, Heiner [AkademischeR BetreuerIn] Körperschaft: Universität Mannheim Erschienen: Mannheim, 2022 Umfang: 1 Online-Ressource (130 Seiten); Illustrationen Sprache: Englisch Identifikator: RVK-Notation: ST 530 : Data-warehouse-Konzept; Data mining Schlagwörter: Schulleistung > Datensatz > Data Mining > Prognose Entstehung: Hochschulschrift: Dissertation, Universität Mannheim, 2022 Anmerkungen: Zusammenfassung in englischer und deutscher Sprache Zugangsstatus: Freier Zugang