論文の概要: Analysis of Public Schools Educational Performance Based on Causal Models and Hierarchical Clustering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.14124v1
- Date: Fri, 19 Jun 2026 00:42:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-19 21:54:20.418148
- Title: Analysis of Public Schools Educational Performance Based on Causal Models and Hierarchical Clustering
- Title（参考訳）: 因果モデルと階層クラスタリングに基づく公立学校教育成績の分析
- Abstract要約: 本研究では, 学校型と学校型の関係について, 構造的, 教育的, 人口統計学的特徴に基づく検討を行った。
学校特性と教育成果の因果関係を調べるために因果解析技術が用いられている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5420873135976756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The increasing availability of large-scale educational datasets has expanded the use of quantitative methods for investigating school performance. However, institutional heterogeneity among schools and the structural complexity of educational data pose substantial challenges to traditional statistical modeling approaches. This study investigates the existence of school typologies based on structural, pedagogical, and demographic characteristics, and examines how these typologies relate to performance in the Brazilian Basic Education Assessment System (Saeb). Using data from the Brazilian School Census and Saeb, data preprocessing and normalization procedures are applied followed by hierarchical clustering to identify groups of schools with similar structural profiles. After the identification of these typologies, causal analysis techniques are employed to investigate potential causal relationships between school characteristics and educational outcomes. The results reveal the presence of distinct school profiles and statistically significant differences in average performance among them. The causal analysis provides insights into the structural and contextual factors that may influence educational performance, contributing to a better understanding of the mechanisms associated with school effectiveness.
- Abstract（参考訳）: 大規模教育データセットの利用可能化が進み、学校のパフォーマンス調査のための定量的手法の利用が拡大した。
しかし、学校間の制度的不均一性と教育データの構造的複雑さは、従来の統計的モデリングアプローチに重大な課題をもたらす。
本研究では,ブラジルの初等教育評価システム(Saeb)において,学校型と学校型とがどのような関係があるのかを,構造的,教育的,人口的特性に基づいて検討した。
ブラジルのCensusとSaebのデータを用いて、データ前処理と正規化の手順を適用し、続いて階層的なクラスタリングを行い、同様の構造を持つ学校のグループを特定する。
これらのタイプを同定した後、学校特性と教育成果の因果関係を調べるために因果解析技術が採用された。
その結果,学歴の違いと,平均成績に統計的に有意な差があることが判明した。
因果分析は、教育のパフォーマンスに影響を及ぼす可能性のある構造的および文脈的要因に関する洞察を与え、学校効果に関連するメカニズムのより深い理解に寄与する。
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