論文の概要: Temporal and Between-Group Variability in College Dropout Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06498v1
• Date: Fri, 12 Jan 2024 10:43:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 19:44:27.748294
• Title: Temporal and Between-Group Variability in College Dropout Prediction
• Title（参考訳）: 大学ドロップアウト予測における時間的・集団間変動
• Authors: Dominik Glandorf, Hye Rin Lee, Gabe Avakian Orona, Marina Pumptow, Renzhe Yu, Christian Fischer
• Abstract要約: 本研究では,機械学習モデルの寄与要因と予測性能を体系的に評価する。 最終年度末の降雨予測は,ランダムフォレストモデルによる入園時よりも20%高い値を示した。 学生集団間の多様性に関して、大学GPAは、伝統的に不利な背景を持つ学生にとって、仲間よりも予測的価値が高い。
• 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: Large-scale administrative data is a common input in early warning systems for college dropout in higher education. Still, the terminology and methodology vary significantly across existing studies, and the implications of different modeling decisions are not fully understood. This study provides a systematic evaluation of contributing factors and predictive performance of machine learning models over time and across different student groups. Drawing on twelve years of administrative data at a large public university in the US, we find that dropout prediction at the end of the second year has a 20% higher AUC than at the time of enrollment in a Random Forest model. Also, most predictive factors at the time of enrollment, including demographics and high school performance, are quickly superseded in predictive importance by college performance and in later stages by enrollment behavior. Regarding variability across student groups, college GPA has more predictive value for students from traditionally disadvantaged backgrounds than their peers. These results can help researchers and administrators understand the comparative value of different data sources when building early warning systems and optimizing decisions under specific policy goals.
• Abstract（参考訳）: 大規模行政データは、高等教育における大学退学早期警戒システムにおいて一般的な入力である。 それでも、用語と方法論は既存の研究によって大きく異なり、異なるモデリング決定の意味が完全には理解されていない。 本研究は,様々な学習グループにおける機械学習モデルの寄与要因と予測性能の系統的評価を提供する。 米国の大公立大学における12年間の行政データから,2年目のドロップアウト予測は,ランダムな森林モデルでの登録時よりも20%高いaucを持つことがわかった。 また、入学時の人口統計学や高校の成績など、ほとんどの予測要因は、大学の成績や入学行動によって予測される重要性において急速に取って代わられている。 学生集団間の多様性に関して、大学GPAは、伝統的に不利な背景を持つ学生にとって、仲間よりも予測的価値が高い。 これらの結果は、研究者や管理者が早期警告システムを構築し、特定のポリシー目標の下で決定を最適化する際に異なるデータソースの比較価値を理解するのに役立つ。

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