[论文解读] Mining Educational Data Using Classification to Decrease Dropout Rate of Students

Saurabh Pal|arXiv (Cornell University)|Jun 14, 2012

Online Learning and Analytics参考文献 14被引用 26

一句话总结

本文提出一种基于分类算法的数据挖掘方法，用于预测印度高等教育机构中工程专业学生的辍学风险。通过分析历史学生数据，该模型可早期识别出有风险的学生，从而实现有针对性的干预；结果显示，机器学习方法能高精度地预测辍学，支持主动的学生支持项目。

ABSTRACT

In the last two decades, number of Higher Education Institutions (HEI) grows rapidly in India. Since most of the institutions are opened in private mode therefore, a cut throat competition rises among these institutions while attracting the student to got admission. This is the reason for institutions to focus on the strength of students not on the quality of education. This paper presents a data mining application to generate predictive models for engineering student's dropout management. Given new records of incoming students, the predictive model can produce short accurate prediction list identifying students who tend to need the support from the student dropout program most. The results show that the machine learning algorithm is able to establish effective predictive model from the existing student dropout data.

研究动机与目标

• 为应对印度私立高等教育机构（HEIs）因学生招生竞争激烈而导致的辍学率上升问题。
• 开发一种预测模型，提前识别出可能辍学的学生，从而实现及时的学术与心理辅导干预。
• 通过利用现有学生记录的数据挖掘技术，提高学生留校率。
• 证明机器学习在教育数据挖掘中用于辍学预测的可行性和有效性。

提出的方法

• 本研究将分类算法应用于历史学生数据，包括学业表现、人口统计因素及背景信息。
• 将学期成绩、出勤率和经济社会指标等特征作为模型训练的输入变量。
• 采用监督学习技术训练预测模型，将学生分类为“高风险”或“低风险”辍学类别。
• 使用标准分类指标评估模型性能，重点考察准确率、精确率和召回率。
• 应用交叉验证技术，以确保模型在不同学生群体中的稳健性与泛化能力。
• 该方法专注于从现有机构数据中识别辍学的关键预测因子，无需额外数据收集。

实验结果

研究问题

• RQ1 分类算法能否有效预测哪些工程专业学生有高辍学风险？
• RQ2 哪些学生特征（例如学业表现、出勤率、背景）对辍学最具预测力？
• RQ3 该预测模型在使用历史数据识别高风险学生方面的准确度如何？
• RQ4 该模型能否支持早期干预策略，以降低高等教育机构的辍学率？
• RQ5 该模型在印度私立工程院校的不同学生群体中具有多大程度的泛化能力？

主要发现

• 机器学习模型成功利用现有学生辍学数据建立了一套有效的预测系统。
• 分类方法在识别可能辍学的学生方面表现出高准确率，支持早期干预。
• 辍学的关键预测因子包括一年级课程的学业表现和出勤记录。
• 该模型在区分高风险与低风险学生方面表现优异。
• 本研究证实，数据挖掘技术可实际应用于降低印度工程院校的辍学率。
• 研究结果支持基于数据驱动的风险评估实施主动的学生支持项目。