論文の概要: Planning Courses for Student Success at the American College of Greece
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02659v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 10:19:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-10 16:52:34.549955
- Title: Planning Courses for Student Success at the American College of Greece
- Title（参考訳）: アメリカ大学ギリシャ校における学生成功のための計画コース
- Authors: Ioannis T. Christou and Evgenia Vagianou and George Vardoulias
- Abstract要約: 我々は、ギリシャのアメリカン・カレッジ・オブ・ギリシャの学生が研究を完了するために必要となるコースのスケジュールを最適化する問題をモデル化する。
結果のスケジュールを最適化する目的として,最速の完了時間,コース難易度バランスなど,いくつかの異なる目標を定式化します。
我々は,機械学習とデータマイニングの手法を用いて,受講生が受講生に期待する成績を捉えた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We model the problem of optimizing the schedule of courses a student at the
American College of Greece will need to take to complete their studies. We
model all constraints set forth by the institution and the department, so that
we guarantee the validity of all produced schedules. We formulate several
different objectives to optimize in the resulting schedule, including fastest
completion time, course difficulty balance, and so on, with a very important
objective our model is capable of capturing being the maximization of the
expected student GPA given their performance on passed courses using Machine
Learning and Data Mining techniques. All resulting problems are Mixed Integer
Linear Programming problems with a number of binary variables that is in the
order of the maximum number of terms times the number of courses available for
the student to take. The resulting Mathematical Programming problem is always
solvable by the GUROBI solver in less than 10 seconds on a modern commercial
off-the-self PC, whereas the manual process that was installed before used to
take department heads that are designated as student advisors more than one
hour of their time for every student and was resulting in sub-optimal schedules
as measured by the objectives set forth.
- Abstract（参考訳）: 我々は,アメリカ・カレッジ・オブ・ギリシャの学生が授業を修了するために必要なコースのスケジュールを最適化する問題をモデル化する。
我々は、機関と部門が定める全ての制約をモデル化し、生成されたスケジュールの妥当性を保証する。
我々のモデルは,機械学習とデータマイニング技術を用いたパスコースのパフォーマンスを考慮し,期待されるGPAの最大化を達成できる,非常に重要な目標を掲げ,得られたスケジュールを最適化するためのいくつかの異なる目的を定式化した。
結果として生じる全ての問題は、生徒が利用できるコースの数の最大項数倍の順序の2進変数の混合整数線形計画問題である。
結果として生じる数学的プログラミング問題は、GUROBIソルバによって、近代的な商用オフザセルフPC上で10秒未満で解決可能であるのに対して、事前にインストールされた手動プロセスは、学生1人につき1時間以上の時間で生徒のアドバイザーとして指定され、その結果、目標によって測定された準最適スケジュールとなる。
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