論文の概要: Decoding the Alphabet Soup of Degrees in the United States Postsecondary Education System Through Hybrid Method: Database and Text Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13050v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 16:03:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:35:50.733885
• Title: Decoding the Alphabet Soup of Degrees in the United States Postsecondary Education System Through Hybrid Method: Database and Text Mining
• Title（参考訳）: ハイブリッド手法による米国中等教育システムにおけるAlphabetの人種分離のデコード:データベースとテキストマイニング
• Authors: Sahar Voghoei, James Byars, John A Miller, Khaled Rasheed, and Hamid A Arabnia
• Abstract要約: 本稿では,全国学生クリアリングハウス(NSC)の学生追跡レポートで明快に表現された後中等教育のレベル(学士、修士等)を予測するモデルを提案する。 このモデルは4つの異なるグレードのマルチラベルデータセットで訓練され、最も洗練されたデータセットで97.83%の精度で返却された。
• 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: This paper proposes a model to predict the levels (e.g., Bachelor, Master, etc.) of postsecondary degree awards that have been ambiguously expressed in the student tracking reports of the National Student Clearinghouse (NSC). The model will be the hybrid of two modules. The first module interprets the relevant abbreviatory elements embedded in NSC reports by referring to a comprehensive database that we have made of nearly 950 abbreviations for degree titles used by American postsecondary educators. The second module is a combination of feature classification and text mining modeled with CNN-BiLSTM, which is preceded by several steps of heavy pre-processing. The model proposed in this paper was trained with four multi-label datasets of different grades of resolution and returned 97.83\% accuracy with the most sophisticated dataset. Such a thorough classification of degree levels will provide insights into the modeling patterns of student success and mobility. To date, such a classification strategy has not been attempted except using manual methods and simple text parsing logic.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,国立学生クリアリングハウス(nsc)の学生追跡レポートであいまいに表現されたポスト・セカンダリー・アワードのレベル(独身者,修士など)を予測するモデルを提案する。 モデルは2つのモジュールのハイブリッドになります。 第1のモジュールは、nscレポートに埋め込まれた関連する省略要素を、米国後期教育機関が使用する学位タイトルの950近い略語から作成した包括的なデータベースを参照して解釈する。 第2のモジュールは、CNN-BiLSTMでモデル化された特徴分類とテキストマイニングの組み合わせである。 この論文で提案されたモデルは、解像度の異なる4つのマルチラベルデータセットでトレーニングされ、最も洗練されたデータセットで97.83\%の精度を返した。 このような学位レベルの詳細な分類は、学生の成功とモビリティのモデリングパターンに関する洞察を提供するだろう。 これまでこのような分類戦略は、手作業の方法と単純なテキスト解析ロジックを使う以外は試みられていない。

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