論文の概要: Impacts of Students Academic Performance Trajectories on Final Academic Success

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08744v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 15:32:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 15:04:40.908326
• Title: Impacts of Students Academic Performance Trajectories on Final Academic Success
• Title（参考訳）: 学生の学業成績軌跡が最終学業成功に及ぼす影響
• Authors: Shahab Boumi, Adan Vela
• Abstract要約: 本研究では,HMM(Hidden Markov Model)を用いて,学生の学業成績の標準的,直感的な分類を行う。 中央フロリダ大学の学生書き起こしデータに基づいて,本提案したHMMは,各学期毎の学生の授業成績のシーケンスを用いて訓練されている。
• 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: Many studies in the field of education analytics have identified student grade point averages (GPA) as an important indicator and predictor of students' final academic outcomes (graduate or halt). And while semester-to-semester fluctuations in GPA are considered normal, significant changes in academic performance may warrant more thorough investigation and consideration, particularly with regards to final academic outcomes. However, such an approach is challenging due to the difficulties of representing complex academic trajectories over an academic career. In this study, we apply a Hidden Markov Model (HMM) to provide a standard and intuitive classification over students' academic-performance levels, which leads to a compact representation of academic-performance trajectories. Next, we explore the relationship between different academic-performance trajectories and their correspondence to final academic success. Based on student transcript data from University of Central Florida, our proposed HMM is trained using sequences of students' course grades for each semester. Through the HMM, our analysis follows the expected finding that higher academic performance levels correlate with lower halt rates. However, in this paper, we identify that there exist many scenarios in which both improving or worsening academic-performance trajectories actually correlate to higher graduation rates. This counter-intuitive finding is made possible through the proposed and developed HMM model.
• Abstract（参考訳）: 教育分析の分野における多くの研究は、学生の学年点平均(gpa)を、学生の最終学業成績(卒業または停止)の重要な指標および予測指標として捉えている。 また、GPAの学期から学期間の変動は正常であると考えられるが、学術的業績の著しい変化は、特に最終学術的成果に関して、より徹底的な調査と考察を保証できる可能性がある。 しかし、このようなアプローチは、複雑な学術的軌跡を学術的キャリアで表現することの難しさから、困難である。 本研究では,HMM(Hidden Markov Model)を用いて,学生の学業成績の基準的・直感的な分類を行い,学業成績の軌跡をコンパクトに表現する。 次に,異なる学業成績軌跡と最終学業成績との対応関係について検討する。 フロリダ中央大学の学生筆記データに基づき,提案するhmmは,各学期ごとの学生の授業成績のシーケンスを用いて学習される。 HMMを通した分析では,高い学業成績レベルと低停止率との相関が示唆された。 しかし,本稿では,アカデミック・パフォーマンス・トラジェクタの改善や悪化が,卒業率の上昇に実際に相関するシナリオが多数存在することを明らかにする。 この反直感的発見は,提案および開発したHMMモデルにより可能である。

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