論文の概要: Early Detection of At-Risk Students Using Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09483v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 17:33:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:31:36.151169
- Title: Early Detection of At-Risk Students Using Machine Learning
- Title(参考訳): 機械学習を用いたat-Risk学生の早期検出
- Authors: Azucena L. Jimenez Martinez, Kanika Sood, Rakeshkumar Mahto,
- Abstract要約: リスクの高い学生を対象としたスクリーニングにより,高等教育の継続と学生の退学率の持続的課題に取り組むことを目的とする。
この研究は、SVM(Support Vector Machines)、Naive Bayes、K-nearest neighbors(KNN)、決定木(Decision Trees)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)、ランダムフォレスト(Random Forest)など、いくつかの機械学習モデルを検討する。
分析の結果,全てのアルゴリズムがリスクの高い学生の予測に許容できる結果をもたらすことが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This research presents preliminary work to address the challenge of identifying at-risk students using supervised machine learning and three unique data categories: engagement, demographics, and performance data collected from Fall 2023 using Canvas and the California State University, Fullerton dashboard. We aim to tackle the persistent challenges of higher education retention and student dropout rates by screening for at-risk students and building a high-risk identification system. By focusing on previously overlooked behavioral factors alongside traditional metrics, this work aims to address educational gaps, enhance student outcomes, and significantly boost student success across disciplines at the University. Pre-processing steps take place to establish a target variable, anonymize student information, manage missing data, and identify the most significant features. Given the mixed data types in the datasets and the binary classification nature of this study, this work considers several machine learning models, including Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes, K-nearest neighbors (KNN), Decision Trees, Logistic Regression, and Random Forest. These models predict at-risk students and identify critical periods of the semester when student performance is most vulnerable. We will use validation techniques such as train test split and k-fold cross-validation to ensure the reliability of the models. Our analysis indicates that all algorithms generate an acceptable outcome for at-risk student predictions, while Naive Bayes performs best overall.
- Abstract(参考訳): 本研究は、教師付き機械学習と、2023年秋からCanvasとカリフォルニア州立大学フラートン校のダッシュボードを用いて収集されたエンゲージメント、人口統計、パフォーマンスデータという3つのユニークなデータカテゴリを用いて、リスクの高い学生を特定するという課題に対処するための予備的な研究である。
リスクの高い学生をスクリーニングし、リスクの高い識別システムを構築することで、高等教育の維持と学生の退学率の持続的課題に取り組むことを目的としている。
従来から見過ごされてきた行動要因に焦点をあてることで、この研究は、教育のギャップに対処し、学生の成果を高め、大学内の規律をまたいだ学生の成功を著しく促進することを目的としている。
事前処理のステップは、ターゲット変数を確立し、学生情報を匿名化し、行方不明のデータを管理し、最も重要な特徴を識別する。
本研究は、データセットの混合データ型とバイナリ分類の性質を踏まえ、SVM(Support Vector Machines)、Naive Bayes(Naive Bayes)、K-nearest neighbors(KNN)、決定木(Decision Trees)、ロジスティック回帰(Logistic Regression)、ランダムフォレスト(Random Forest)などの機械学習モデルを検討する。
これらのモデルは、リスクの高い学生を予測し、学生のパフォーマンスが最も脆弱な学期の重要な期間を特定する。
モデルの信頼性を確保するため、列車テストの分割やk-foldクロスバリデーションなどの検証技術を使用します。
分析の結果,全てのアルゴリズムがリスクの高い学生の予測に許容できる結果をもたらすことがわかった。
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