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/2311.02476v3
- Date: Wed, 31 Jul 2024 08:40:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-01 20:35:03.617754
- 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教授と学生の学歴と個人的背景に基づく予測成功
- Authors: Ghazal Kalhor, 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）: 大学院を卒業した後、多くのコンピュータサイエンス(CS)の学生が北米の競争力のある大学院プログラムに応募した。
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は、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,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。
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た。
我々はこの予測のために7.85のRMSEを達成した。
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