論文の概要: Machine Learning-Driven Student Performance Prediction for Enhancing Tiered Instruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03143v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 13:13:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:29:05.694868
• Title: Machine Learning-Driven Student Performance Prediction for Enhancing Tiered Instruction
• Title（参考訳）: 階層型授業の強化のための機械学習による学生のパフォーマンス予測
• Authors: Yawen Chen, Jiande Sun, Jinhui Wang, Liang Zhao, Xinmin Song, Linbo Zhai,
• Abstract要約: 学生のパフォーマンス予測は、教育データマイニングにおいて最も重要な課題の1つである。 広範な予測実験にもかかわらず、機械学習手法は実践的な教育戦略に効果的に統合されていない。 本研究は,機械学習による学生の成績予測とタインド・インストラクションを統合し,対象科目における学生の成績向上を目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.564820268803619
• License:
• Abstract: Student performance prediction is one of the most important subjects in educational data mining. As a modern technology, machine learning offers powerful capabilities in feature extraction and data modeling, providing essential support for diverse application scenarios, as evidenced by recent studies confirming its effectiveness in educational data mining. However, despite extensive prediction experiments, machine learning methods have not been effectively integrated into practical teaching strategies, hindering their application in modern education. In addition, massive features as input variables for machine learning algorithms often leads to information redundancy, which can negatively impact prediction accuracy. Therefore, how to effectively use machine learning methods to predict student performance and integrate the prediction results with actual teaching scenarios is a worthy research subject. To this end, this study integrates the results of machine learning-based student performance prediction with tiered instruction, aiming to enhance student outcomes in target course, which is significant for the application of educational data mining in contemporary teaching scenarios. Specifically, we collect original educational data and perform feature selection to reduce information redundancy. Then, the performance of five representative machine learning methods is analyzed and discussed with Random Forest showing the best performance. Furthermore, based on the results of the classification of students, tiered instruction is applied accordingly, and different teaching objectives and contents are set for all levels of students. The comparison of teaching outcomes between the control and experimental classes, along with the analysis of questionnaire results, demonstrates the effectiveness of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: 学生のパフォーマンス予測は、教育データマイニングにおいて最も重要な課題の1つである。 現代の技術として、機械学習は特徴抽出とデータモデリングにおいて強力な能力を提供し、教育データマイニングにおけるその有効性を確認する最近の研究で証明されているように、多様なアプリケーションシナリオに不可欠なサポートを提供する。 しかし、広範な予測実験にもかかわらず、機械学習手法は実践的な教育戦略に効果的に統合されておらず、近代的な教育における応用を妨げている。 さらに、機械学習アルゴリズムの入力変数としての巨大な特徴は、しばしば情報冗長性をもたらし、予測精度に悪影響を及ぼす可能性がある。 したがって、機械学習手法を効果的に利用して生徒のパフォーマンスを予測し、予測結果を実際の教育シナリオと統合する方法は、貴重な研究課題である。 そこで本研究では,機械学習による学生の成績予測とタインド・インストラクションを併用し,対象コースにおける生徒の成果の向上を図り,現代の教育シナリオにおける教育データマイニングの活用に重要な役割を担っている。 具体的には、元の教育データを収集し、情報冗長性を低減するために特徴選択を行う。 次に,5つの代表的な機械学習手法の性能を解析し,Random Forestを用いて検討した。 さらに、学生の分類結果に基づいて、タイアップした指導を適用し、生徒のレベルごとに異なる指導目的と内容を設定する。 授業結果と授業結果の比較とアンケート結果の分析により,提案手法の有効性が示された。

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