論文の概要: Forecasting Success of Computer Science Professors and Students Based on
Their Academic and Personal Backgrounds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02476v2
- Date: Wed, 22 Nov 2023 07:12:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 18:01:11.095163
- Title: Forecasting Success of Computer Science Professors and Students Based on
Their Academic and Personal Backgrounds
- Title（参考訳）: コンピュータサイエンスの教授・学生の学術的・個人的背景に基づく成功予測
- Authors: Ghazal Kalhor and Behnam Bahrak
- Abstract要約: 北米の高名な大学に入学する機会に対する学生の過去の大学の影響を分析した。
以上の結果から,従来の大学ランキングが目標達成の重要な要因であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: After completing their undergraduate studies, many computer science (CS)
students apply for competitive graduate programs in North America. Their
long-term goal is often to be hired by one of the big five tech companies or to
become a faculty member. Therefore, being aware of the role of admission
criteria may help them choose the best path towards their goals. In this paper,
we analyze the influence of students' previous universities on their chances of
being accepted to prestigious North American universities and returning to
academia as professors in the future. Our findings demonstrate that the ranking
of their prior universities is a significant factor in achieving their goals.
We then illustrate that there is a bias in the undergraduate institutions of
students admitted to the top 25 computer science programs. Finally, we employ
machine learning models to forecast the success of professors at these
universities. We achieved an RMSE of 7.85 for this prediction task.
- Abstract（参考訳）: 大学院を修了した後、多くのコンピュータサイエンス(cs)の学生が北米における競争的な大学院プログラムに応募する。
彼らの長期的な目標は、大手5社のうちの1社に採用されるか、あるいは教授になることだ。
したがって、受け入れ基準の役割に気付くことで、目標に向かって最良の道を選ぶのに役立つかもしれない。
本稿では,北米の高名な大学に入学し,将来教授として学界に復帰する可能性について,学生の過去の大学の影響を分析した。
以上の結果から,先行大学ランキングが目標達成の重要な要因であることが示された。
次に、上位25のコンピュータサイエンスプログラムを受講した学部の学生に偏見があることを示す。
最後に,これらの大学における教授の成功を予測するために,機械学習モデルを用いる。
我々はこの予測課題に対して7.85のRMSEを達成した。
関連論文リスト
- Could ChatGPT get an Engineering Degree? Evaluating Higher Education Vulnerability to AI Assistants [175.9723801486487]
我々は,2つのAIアシスタントであるGPT-3.5とGPT-4が適切な回答を得られるかどうかを評価する。
GPT-4は65.8%の質問を正解し、85.1%の質問に対して少なくとも1つの手順で正しい答えを出すことができる。
この結果から,AIの進歩を踏まえて,高等教育におけるプログラムレベルの評価設計の見直しが求められた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T12:11:49Z) - Improving On-Time Undergraduate Graduation Rate For Undergraduate Students Using Predictive Analytics [0.0]
プエルトリコの大学における在学期間の卒業率は、アメリカ合衆国本土よりも大幅に低い。
本研究は,学生の学習開始時期を正確に把握し,時間通りに卒業しないリスクを負う予測モデルの構築を目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-02T22:33:42Z) - The Michigan Robotics Undergraduate Curriculum: Defining the Discipline
of Robotics for Equity and Excellence [6.279487567339418]
ミシガン大学のロボティクス・メジャーは2022-23年度に設立された。
この文書は、ミシガン大学のロボティクス・アンディグリー・プログラム(Robotics Undergraduate Program)について、本誌が最初に提案したカリキュラムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-14T02:53:20Z) - Insights into undergraduate pathways using course load analytics [5.2432156904895155]
学生の負荷評価に関する最初の機械学習による予測を作成・評価する。
学期負荷を信用時間で測定されるが、CLAで測定されるほど低い学生は、学習プログラムを離れる傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-20T03:28:41Z) - Exploring the Confounding Factors of Academic Career Success: An
Empirical Study with Deep Predictive Modeling [43.91066315776696]
本稿では,実証的,予測的モデリングの観点から,学業成功の決定要因について検討する。
我々は、共著者ネットワークを分析し、潜在的な学者が、成長するにつれて、より早く、より密接に、影響力のある学者と密接に働くことを発見した。
フェローであることは、引用の改善や生産性の向上をもたらすことができませんでした。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-19T08:16:21Z) - Disadvantaged students increase their academic performance through
collective intelligence exposure in emergency remote learning due to COVID 19 [105.54048699217668]
新型コロナウイルス(COVID-19)危機の間、世界中の教育機関が対面指導から緊急遠隔教育(ERT)へと移行した。
我々は,7,528人の大学生のデータを分析したところ,議論フォーラムにおける学生間の協調的・合意的ダイナミクスが最終GPAに肯定的な影響を及ぼすことがわかった。
自然言語処理を用いて,高校生の学習成績が低かった1年生が,議論フォーラムでよりコンテンツ集約的な投稿に晒されていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-10T20:23:38Z) - Using Machine Learning to Predict Engineering Technology Students'
Success with Computer Aided Design [50.591267188664666]
機械学習技術と組み合わせたデータによって、特定の学生がデザインタスクでどれだけうまく機能するかを予測する方法を示す。
初期設計シーケンスアクションを用いたモデルは,特に予測に有用であることが判明した。
これらのモデルをさらに改善することで、事前の予測が得られ、学生のフィードバックがより早く得られるようになり、学習が向上する可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-12T20:24:54Z) - Interleaving Computational and Inferential Thinking: Data Science for
Undergraduates at Berkeley [81.01051375191828]
カリフォルニア大学バークレー校の大学院データサイエンスカリキュラムは、5つの新しいコースに固定されている。
これらのコースは計算思考、推論思考、現実世界の問題に取り組むことを強調する。
これらのコースは、キャンパスで最も人気のあるコースの一つとなり、データサイエンスの新しい学部生とマイナープログラムへの関心が高まっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-13T22:51:24Z) - Using a Binary Classification Model to Predict the Likelihood of
Enrolment to the Undergraduate Program of a Philippine University [0.0]
本研究はフィリピンの大学における入所資格に影響する新入生応募者の諸特性について分析した。
受験生が施設への入学を追求する確率を評価するために,ロジスティック回帰を用いた予測モデルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-26T06:58:03Z) - Undergraduate Student Research With Low Faculty Cost [1.90365714903665]
大学院生を研究に導入することを目的としたプログラムは、大学院研究プログラムのように構成されている。
我々は、学生が1人の教員と一緒に働くパイロットプログラムを我々の部署で開始した。
学生たちは、コンピュータサイエンスにおける研究が何であるかをよりよく理解していると報告している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-10T23:54:09Z) - Graduate Employment Prediction with Bias [44.38256197478875]
大学生への就職の失敗は、飲酒や自殺などの深刻な社会的結果を引き起こす可能性がある。
偏見を考慮しつつ,学生の就業状況を予測する枠組み,すなわちMAYAを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-12-27T07:30:28Z)
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。