論文の概要: Using a Binary Classification Model to Predict the Likelihood of
Enrolment to the Undergraduate Program of a Philippine University
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15601v1
- Date: Mon, 26 Oct 2020 06:58:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 20:15:47.905926
- Title: Using a Binary Classification Model to Predict the Likelihood of
Enrolment to the Undergraduate Program of a Philippine University
- Title（参考訳）: フィリピン大学大学院課程への入学可能性予測のための二分分類モデル
- Authors: Dr.Joseph A. Esquivel and Dr. James A. Esquivel
- Abstract要約: 本研究はフィリピンの大学における入所資格に影響する新入生応募者の諸特性について分析した。
受験生が施設への入学を追求する確率を評価するために,ロジスティック回帰を用いた予測モデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the recent implementation of the K to 12 Program, academic institutions,
specifically, Colleges and Universities in the Philippines have been faced with
difficulties in determining projected freshmen enrollees vis-a-vis
decision-making factors for efficient resource management. Enrollment targets
directly impacts success factors of Higher Education Institutions. This study
covered an analysis of various characteristics of freshmen applicants affecting
their admission status in a Philippine university. A predictive model was
developed using Logistic Regression to evaluate the probability that an
admitted student will pursue to enroll in the Institution or not. The dataset
used was acquired from the University Admissions Office. The office designed an
online application form to capture applicants' details. The online form was
distributed to all student applicants, and most often, students, tend to
provide incomplete information. Despite this fact, student characteristics, as
well as geographic and demographic data based on the students' location are
significant predictors of enrollment decision. The results of the study show
that given limited information about prospective students, Higher Education
Institutions can implement machine learning techniques to supplement management
decisions and provide estimates of class sizes, in this way, it will allow the
institution to optimize the allocation of resources and will have better
control over net tuition revenue.
- Abstract（参考訳）: K-12プログラムの最近の実施により、特にフィリピンの大学や大学は、効率的な資源管理のために計画された新入生の入学者を決定するのに困難に直面している。
入学は高等教育機関の成功要因に直接影響する。
本研究はフィリピンの大学における入所資格に影響する新入生応募者の諸特性について分析した。
受験生が施設への入学を追求する確率を評価するために,ロジスティック回帰を用いた予測モデルを開発した。
使用したデータセットは大学入学局から取得した。
事務所は、応募者の詳細を捉えるためのオンラインアプリケーションフォームを設計した。
オンラインフォームは全ての学生に配布され、多くの場合、学生は不完全な情報を提供する傾向がある。
この事実にもかかわらず、学生の特徴、および学生の位置に基づく地理的および人口統計データは、入学者決定の重要な予測要因である。
本研究の結果から, 教育機関は, 有望な学生に関する限られた情報があれば, 管理判断を補完し, クラス規模を見積もるための機械学習手法を活用でき, 資源配分の最適化が可能となり, 純学費のコントロールが向上することが示唆された。
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