論文の概要: Causal Analysis of First-Year Course Approval Delays in an Engineering Major Through Inference Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16707v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 13:17:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 14:22:36.814410
• Title: Causal Analysis of First-Year Course Approval Delays in an Engineering Major Through Inference Techniques
• Title（参考訳）: 推論手法による工学専攻における初年度承認遅延の因果解析
• Authors: Hugo Roger Paz
• Abstract要約: この研究は、アルゼンチンのトゥクマン国立大学(英語版)の土木工学専攻の1年制コースの承認の遅れの問題に対処する。 生徒はこれらの科目を通すのに平均5年かかる。 最終試験に合格せずに通常の被験者の蓄積が重要な要因として特定された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The study addresses the problem of delays in the approval of first-year courses in the Civil Engineering Major at the National University of Tucum\'an, Argentina. Students take an average of 5 years to pass these subjects. Using the DoWhy and Causal Discovery Toolbox tools, we looked to identify the underlying causes of these delays. The analysis revealed that the regulatory structure of the program and the evaluation methods play a crucial role in this delay. Specifically, the accumulation of regular subjects without passing a final exam was identified as a key factor. These findings can guide interventions to improve student success rates and the effectiveness of the education system in general.
• Abstract（参考訳）: この研究は、アルゼンチンのトゥクムアン国立大学(英語版)の土木工学専攻の1年制コースの承認の遅れの問題に対処する。 学生はこれらの科目を通すのに平均5年かかる。 DoWhyとCausal Discovery Toolboxツールを使用して、これらの遅延の原因を特定することを検討した。 解析の結果,プログラムの制御構造と評価手法が,この遅延に重要な役割を果たすことが明らかとなった。 具体的には,最終試験に合格しない正規被験者の蓄積が重要な要因であった。 これらの知見は、学生の成功率と教育システム全般の有効性を改善するための介入を導くことができる。

関連論文リスト

• The Odyssey of Commonsense Causality: From Foundational Benchmarks to Cutting-Edge Reasoning [70.16523526957162]
  常識の因果関係を理解することは、人々が現実世界の原理をよりよく理解するのに役立ちます。 その重要性にもかかわらず、このトピックの体系的な探索は特に欠落している。 本研究の目的は、体系的な概要の提供、最近の進歩に関する学者の更新、初心者のための実践的なガイドを提供することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T16:30:50Z)
• Learning Planning-based Reasoning by Trajectories Collection and Process Reward Synthesizing [61.98556945939045]
  収集された軌道上でのDPO(Direct Preference Optimization)を通して計画に基づく推論を学習するフレームワークを提案する。 論理的推論ベンチマークの挑戦的な結果から,学習フレームワークの有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-01T15:18:33Z)
• A Survey of Temporal Credit Assignment in Deep Reinforcement Learning [47.17998784925718]
  クレディ・アサインメント問題(Capital Assignment Problem, CAP)とは、強化学習(Reinforcement Learning, RL)エージェントが長期的な結果と行動を関連付けるための長年にわたる課題を指す。 我々は、最先端のアルゴリズムの公平な比較を可能にする信用の統一形式性を提案する。 我々は、遅延効果、転置、行動への影響の欠如に起因する課題について論じ、既存の手法がそれらにどう対処しようとしているのかを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-02T08:49:51Z)
• Does Starting Deep Learning Homework Earlier Improve Grades? [63.20583929886827]
  宿題を早く始め、より多くの時間を費やしている学生は、宿題の成績が良くなるはずだ。 既存の文献が宿題に費やした時間の影響は明確ではなく、主にK-12教育から来ている。 我々は,学生の成功に対する影響を原則的に結論付けるために,階層的ベイズモデルを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-30T09:34:30Z)
• Delays in Reinforcement Learning [2.5835347022640254]
  この論文は、エージェントの環境状態の観察やエージェントの行動の実行の遅延を研究することを目的としている。 幅広い遅延が考慮され、潜在的な解決策が提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T07:04:46Z)
• Causal Discovery and Counterfactual Explanations for Personalized Student Learning [0.0]
  この研究の主な貢献は、因果発見を用いて、学生のパフォーマンスの因果予測を識別することである。 実験結果から, 先行試験成績や数学能力が最終成績に及ぼす影響など, 因果関係が明らかとなった。 カウンターファクトリコメンデーションのリアルタイム実装と検証が大きな課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T10:32:47Z)
• Delayed Reinforcement Learning by Imitation [31.932677462399468]
  遅延しない実演から遅延環境での動作方法を学ぶ新しいアルゴリズムを提案する。 各種タスクにおいて,DIDAは顕著なサンプル効率で高い性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T15:27:33Z)
• The Impact of Algorithmic Risk Assessments on Human Predictions and its Analysis via Crowdsourcing Studies [79.66833203975729]
  我々は,在職者が将来の再起を予測することを任務とするヴィグネット研究を行う。 参加者は、再逮捕の確率が50%よりかなり低いと判断しても、犯罪者が再逮捕されることをしばしば予測します。 裁判官の判断は、参加者の予測とは異なり、部分的には再逮捕の可能性がある要因に依存する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T11:09:10Z)
• AR-LSAT: Investigating Analytical Reasoning of Text [57.1542673852013]
  テキストの分析的推論の課題を研究し、1991年から2016年までのロースクール入学試験からの質問からなる新しいデータセットを紹介します。 我々は,この課題をうまくこなすために必要な知識理解と推論能力を分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-14T02:53:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。