論文の概要: An effect analysis of the balancing techniques on the counterfactual explanations of student success prediction models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00676v1
- Date: Thu, 1 Aug 2024 16:19:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-04 20:06:59.348640
- Title: An effect analysis of the balancing techniques on the counterfactual explanations of student success prediction models
- Title（参考訳）: 学生成功予測モデルの反実的説明に対するバランス手法の効果分析
- Authors: Mustafa Cavus, Jakub Kuzilek,
- Abstract要約: 学習分析における主要な研究方向の1つは、様々な機械学習手法を用いて学習者の成功を予測することである。
いくつかのカウンターファクト生成手法は、多くの可能性を秘めているが、その特徴は効果的に動作可能で、因果的でなければならない。
本稿では, 対実説明法, 多目的対実説明法, 最近対実説明法など, 一般的に用いられている対実生成法の有効性を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the past decade, we have experienced a massive boom in the usage of digital solutions in higher education. Due to this boom, large amounts of data have enabled advanced data analysis methods to support learners and examine learning processes. One of the dominant research directions in learning analytics is predictive modeling of learners' success using various machine learning methods. To build learners' and teachers' trust in such methods and systems, exploring the methods and methodologies that enable relevant stakeholders to deeply understand the underlying machine-learning models is necessary. In this context, counterfactual explanations from explainable machine learning tools are promising. Several counterfactual generation methods hold much promise, but the features must be actionable and causal to be effective. Thus, obtaining which counterfactual generation method suits the student success prediction models in terms of desiderata, stability, and robustness is essential. Although a few studies have been published in recent years on the use of counterfactual explanations in educational sciences, they have yet to discuss which counterfactual generation method is more suitable for this problem. This paper analyzed the effectiveness of commonly used counterfactual generation methods, such as WhatIf Counterfactual Explanations, Multi-Objective Counterfactual Explanations, and Nearest Instance Counterfactual Explanations after balancing. This contribution presents a case study using the Open University Learning Analytics dataset to demonstrate the practical usefulness of counterfactual explanations. The results illustrate the method's effectiveness and describe concrete steps that could be taken to alter the model's prediction.
- Abstract（参考訳）: 過去10年間、私たちは高等教育におけるデジタルソリューションの利用で大きなブームを経験してきました。
このブームにより、大量のデータにより、学習者を支援し学習プロセスを調べるための高度なデータ分析手法が実現された。
学習分析における主要な研究方向の1つは、様々な機械学習手法を用いて学習者の成功を予測することである。
このような方法やシステムに対する学習者や教師の信頼を構築するためには、関連するステークホルダーが基礎となる機械学習モデルを深く理解するための方法や方法論を探求する必要がある。
この文脈では、説明可能な機械学習ツールからの反実的な説明が有望である。
いくつかのカウンターファクト生成手法は、多くの可能性を秘めているが、その特徴は効果的に動作可能で、因果的でなければならない。
したがって、デシダータ、安定性、堅牢性の観点から学生の成功予測モデルにどの反事実生成法が適合するかが不可欠である。
近年, 教育科学における対実的説明の活用に関する研究がいくつか発表されているが, どの対実的説明法がこの問題に適しているかは議論されていない。
本稿では, 対物的説明法, 対物的説明法, 対物的説明法, 対物的説明法など, 一般的な対物的説明法の有効性を考察した。
このコントリビューションは,Open University Learning Analyticsデータセットを用いて,対実的説明の実用性を示すケーススタディである。
その結果,提案手法の有効性が示され,モデルの予測を変えるための具体的な手順が説明された。
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