論文の概要: SentiDrop: A Multi Modal Machine Learning model for Predicting Dropout in Distance Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10421v1
• Date: Mon, 14 Jul 2025 16:04:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-15 18:48:25.366141
• Title: SentiDrop: A Multi Modal Machine Learning model for Predicting Dropout in Distance Learning
• Title（参考訳）: SentiDrop:遠隔学習におけるドロップアウト予測のためのマルチモーダル機械学習モデル
• Authors: Meriem Zerkouk, Miloud Mihoubi, Belkacem Chikhaoui,
• Abstract要約: 学校退学は遠隔学習において深刻な問題であり、早期発見は効果的な介入と生徒の忍耐のために重要である。 本稿では,BERTモデルを用いて,学生コメントの感情分析を組み合わせた新しいモデルを提案する。 ベースラインモデルでは82%に比べて84%の精度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4369550829556578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: School dropout is a serious problem in distance learning, where early detection is crucial for effective intervention and student perseverance. Predicting student dropout using available educational data is a widely researched topic in learning analytics. Our partner's distance learning platform highlights the importance of integrating diverse data sources, including socio-demographic data, behavioral data, and sentiment analysis, to accurately predict dropout risks. In this paper, we introduce a novel model that combines sentiment analysis of student comments using the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model with socio-demographic and behavioral data analyzed through Extreme Gradient Boosting (XGBoost). We fine-tuned BERT on student comments to capture nuanced sentiments, which were then merged with key features selected using feature importance techniques in XGBoost. Our model was tested on unseen data from the next academic year, achieving an accuracy of 84\%, compared to 82\% for the baseline model. Additionally, the model demonstrated superior performance in other metrics, such as precision and F1-score. The proposed method could be a vital tool in developing personalized strategies to reduce dropout rates and encourage student perseverance
• Abstract（参考訳）: 学校退学は遠隔学習において深刻な問題であり、早期発見は効果的な介入と生徒の忍耐のために重要である。 利用可能な教育データを用いて学生のドロップアウトを予測することは、学習分析において広く研究されているトピックである。 我々のパートナーの遠隔学習プラットフォームは、ドロップアウトリスクを正確に予測するために、社会デコグラフィーデータ、行動データ、感情分析を含む多様なデータソースを統合することの重要性を強調しています。 本稿では,変換器を用いた双方向エンコーダ表現(BERT)モデルを用いた学生コメントの感情分析と,エクストリーム・グラディエント・ブースティング(XGBoost)を用いた社会デマトグラフィーおよび行動データを組み合わせた新しいモデルを提案する。 BERTを学生コメントに微調整し、ニュアンスのある感情を捉え、XGBoostの機能重要技術を用いて選択された重要な特徴とマージした。 ベースラインモデルでは88%に対して84%の精度を実現した。 さらに、このモデルは精度やF1スコアといった他の指標よりも優れた性能を示した。 提案手法は、ドロップアウト率を低減し、学生の忍耐を奨励するパーソナライズされた戦略を開発する上で欠かせないツールとなる可能性がある。

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