Fugu-MT 論文翻訳(概要): Using Data Analytics to predict students score

論文の概要: Using Data Analytics to predict students score

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00105v1
Date: Thu, 19 Nov 2020 13:04:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-23 16:57:22.231023
Title: Using Data Analytics to predict students score
Title（参考訳）: Data Analyticsを使って学生のスコアを予測する
Authors: Nang Laik Ma, Gim Hong Chua
Abstract要約: 科学、技術、工学、数学(STEM)の強力な基盤は、過去50年間シンガポールの発展を支えてきた。本稿では,2012年と2015年のPISAデータを用いて,学生のスコアを予測する機械学習手法を開発した。得られた洞察は、政策定式化に有用な教育の新しい視点を持つのに有用である。
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: Education is very important to Singapore, and the government has continued to invest heavily in our education system to become one of the world-class systems today. A strong foundation of Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) was what underpinned Singapore's development over the past 50 years. PISA is a triennial international survey that evaluates education systems worldwide by testing the skills and knowledge of 15-year-old students who are nearing the end of compulsory education. In this paper, the authors used the PISA data from 2012 and 2015 and developed machine learning techniques to predictive the students' scores and understand the inter-relationships among social, economic, and education factors. The insights gained would be useful to have fresh perspectives on education, useful for policy formulation.
Abstract（参考訳）: 教育はシンガポールにとって非常に重要であり、政府は我々の教育システムに多大な投資を継続し、今日の世界クラスのシステムの一つとなっている。科学、技術、工学、数学(STEM)の強力な基盤は、過去50年間シンガポールの発展を支えてきた。 PISAは、義務教育の終わりに近づいている15歳の生徒のスキルと知識をテストすることで、世界中の教育システムを評価する3年にわたる国際調査である。本稿では,2012年と2015年のPISAデータを用いて,学生のスコアを予測し,社会的,経済的,教育要因間の相互関係を理解するための機械学習手法を開発した。得られた洞察は、政策定式化に役立つ教育の新しい視点を持つのに役立つだろう。

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