論文の概要: AI-Driven Strategies for Reducing Student Withdrawal -- A Study of EMU Student Stopout
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02598v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 16:15:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-06 13:07:17.380940
- Title: AI-Driven Strategies for Reducing Student Withdrawal -- A Study of EMU Student Stopout
- Title（参考訳）: 学生の負担軽減のためのAI-Driven Strategies -- EMU学生の停学に関する研究
- Authors: Yan Zhao, Amy Otteson,
- Abstract要約: 2013年12月の時点では2900万人が大学教育を受けていたが、学位は無かった。
東ミシガン大学(EMU)は学生の留学生に重大な課題に直面しており、大学生の約55%は6年以内に学位を取得できない。
我々は,学生が研究を放棄する潜在的なリスクを評価するために,人工知能技術を用いた予測モデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9714447272714082
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Not everyone who enrolls in college will leave with a certificate or degree, but the number of people who drop out or take a break is much higher than experts previously believed. In December 2013, there were 29 million people with some college education but no degree. That number jumped to 36 million by December of 2018, according to a new report from the National Student Clearinghouse Research Center[1]. It is imperative to understand the underlying factors contributing to student withdrawal and to assist decision-makers to identify effective strategies to prevent it. By analyzing the characteristics and educational pathways of the stopout student population, our aim is to provide actionable insights that can benefit institutions facing similar challenges. Eastern Michigan University (EMU) faces significant challenges in student retention, with approximately 55% of its undergraduate students not completing their degrees within six years. As an institution committed to student success, EMU conducted a comprehensive study of student withdrawals to understand the influencing factors. And the paper revealed a high correlation between certain factors and withdrawals, even in the early stages of university attendance. Based on these findings, we developed a predictive model that employs artificial intelligence techniques to assess the potential risk that students abandon their studies. These models enable universities to implement early intervention strategies, support at-risk students, and improve overall higher education success.
- Abstract（参考訳）: 大学に入学する全員が証明書や学位を持って退学するわけではないが、失業する人や休学する人の数は、かつて信じられていた専門家よりもはるかに多い。
2013年12月の時点では2900万人が大学教育を受けていたが、学位は無かった。
全国学生クリアリングハウス研究センター(NSC)の最新レポートによると、2018年12月までにこの数字は3600万人に増加した。
学生の退学に寄与する要因を理解し、意思決定者がそれを防ぐための効果的な戦略を特定するのを支援することが不可欠である。
本研究の目的は, 留学生の特性と教育経路を分析することで, 同様の課題に直面している機関に利益をもたらす, 実践可能な洞察を提供することである。
東ミシガン大学(EMU)は学生の留学生に重大な課題に直面しており、大学生の約55%は6年以内に学位を取得できない。
学生の成功を目指す機関として、EMUは学生の退学に関する総合的研究を行い、影響要因を解明した。
また,大学在学初期においても,特定の要因と退学率との間に高い相関関係が認められた。
これらの知見に基づいて,学生が研究を放棄する潜在的リスクを評価するために,人工知能技術を用いた予測モデルを開発した。
これらのモデルにより、大学は早期介入戦略を実行し、リスクの高い学生を支援し、総合的な高等教育の成功を向上させることができる。
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