As one of the several outcomes of t

As one of the several outcomes of this project, it is important to highlight the large support tostakeholders throughout the decision-making process. The project process allows the identificationof the educational governance drivers and objectives along with the key performance indicators fortheir achievement.The entire model is under a PDCA (Plan, Do, Check and Act) cycle. For each iteration, the resultsare analyzed and used to improve the model. Computational intelligence was used as a tool todetermine the best indicators for each driver and goal.A computational model was built to generate students’ profiles, which would allow betterconditions for classifying students within pass/fail groups. The model can also be used to predictstudents’ behavior based on qualifiers analyzed in the dataset. Furthermore, many correlations betweencontinuous and categorical variables can be used to look for information about these correlations’ cause.After applying the model and obtaining the results, some recommendations for students,educators, administrators and relatives were developed as a proof of concept of this project application.In the ideal case, these recommendations should be used to identify indicators that lead to actions toimprove stakeholders’ performance.Further work will include applying the model to more controlled cases and investigating themodel’s structure elements like cost functions f (t) = f (x) + f (y) and classifiers. Moreover, real-timedecision-making is an important problem to be addressed.

結果 (繁體中文) 1:

作為該項目的幾個成果之一，它突出的大的支持是非常重要的
整個決策過程中的利益相關者。該項目過程允許識別
的教育管理驅動程序和目標與關鍵績效指標以及
他們的成就。
整個模型是下了PDCA（計劃，執行，檢查和行動）週期。對於每次迭代，結果
進行了分析，並用於改善模型。計算智能作為一種工具來
確定每個驅動程序和目標的最佳指標。
計算模型的建立是為了廣大學生的個人資料，這將允許更好的
條件，通過內生的分類/失敗組。該模型也可以用於預測
分析數據集中基礎上預選賽學生的行為。此外，之間有許多的相關
連續和分類變量可以用來尋找這些相關性“原因的信息。
應用該模型並獲得結果後，對學生，提出了一些建議
教育者，管理者和親屬被開發作為該項目的應用概念的證明。
在理想情況下，這些建議應該用來識別能夠採取行動，指標
改善利益相關者的表現。
進一步的工作將包括應用所述模型來更可控的情況下，並調查該
模型的結構元素，如成本函數f（T）= F（X）+ F（y）和分類器。此外，實時
決策是需要解決的一個重要問題。

結果 (繁體中文) 2:

作為該專案的若干成果之一，必須強調對
在整個決策過程中利益相關者。專案過程允許識別
教育治理驅動因素和目標，以及
他們的成就。
整個模型處於 PDCA（計畫、執行、檢查和操作）週期。對於每次反覆運算，結果
分析和用於改進模型。計算智慧被用作一種工具，
確定每個驅動程式和目標的最佳指標。
建立了一個計算模型來生成學生的設定檔，這將使更好的
對通過/失敗組內的學生進行分類的條件。該模型還可用於預測
基於資料集中分析的限定詞的學生行為。此外，兩者之間的許多相關性
連續變數和分類變數可用於查找有關這些相關性原因的資訊。
應用模型並取得結果後，對學生提出一些建議，
教育工作者、管理員和親屬被開發為本專案應用程式的概念證明。
在理想情況下，這些建議應用於確定導致採取行動的指標，
提高利益相關者的績效。
進一步的工作將包括將模型應用於更可控的案例，並調查
模型的結構元素，如成本函數 f （t） = f （x） = f （y） 和分類器。此外，即時
決策是一個需要解決的重要問題。

結果 (繁體中文) 3:

作為該項目的幾個成果之一，強調對
整個決策過程中的利益相關者。項目過程允許
教育治理的驅動因素和目標以及
他們的成就。
整個模型處於一個PDCA（計畫、執行、檢查和行動）迴圈中。對於每次反覆運算，結果
對模型進行了分析和改進。計算智慧被用作
為每個驅動因素和目標確定最佳名額。
我們建立了一個計算模型來生成學生的個人資料，這樣可以更好地
將學生分為及格/不及格組的條件。該模型還可用於預測
基於數據集中分析的限定詞的學生行為。此外，在
連續變數和分類變數可用於查找有關這些相關性的原因的資訊。
在應用該模型並得到結果後，對學生提出了一些建議，
教育工作者、管理者和親屬被發展成為這個項目應用概念的證明。
在理想情况下，這些建議應用於確定導致採取行動的名額
提高利益相關者的績效。
進一步的工作將包括將該模型應用於更多的受控案例和調查
模型的結構元素，如成本函數f（t）=f（x）+f（y）和分類器。而且，實时
決策是一個需要解决的重要問題。