19、机器学习在学生辍学预测与CPR培训反馈系统中的应用

机器学习在学生辍学预测与CPR培训反馈系统中的应用

1. 学生辍学预测

在教育领域，学生辍学是一个备受关注的问题。通过对不同机器学习技术的分析，我们开发了一款工具，用于预测大学生辍学情况。

1.1 预测分析

• 数据基础 ：分析基于学生在本科或单周期学位第一年入学时可获取的数据。
• 挑战与优势 ：考虑入学时的预测增加了任务难度，因为可用信息较少。但这种方法能从一开始就积极改善学生的学业状况，而非仅在学业过程中进行预测和监控。
• 额外测试 ：我们还考虑了学生在一段时间后获得的学分，这有助于大幅提高模型的最终性能。机构可根据入学时的信息尽早采取行动，或等待第一年的更多数据以获得更准确的预测。

1.2 工具设计与应用

• 无缝集成 ：该工具设计为可与其他组件无缝集成，目标是将其扩展为更通用的监控系统，供大学管理部门使用，以监控学生的学业并在遇到关键情况时提供有用建议。
• 未来规划 ：
  • 首先将工具与其他大学服务集成。
  • 监测未来几年的辍学频率，以评估工具的有效性，并据此改进部署策略。
  • 对同一学校内的不同课程进行预测，可能结合课程间相似度的适当定义。
  • 纳入更多关于学生表现的数据，如学习管理系统（LMS）或虚拟学习环境（VLE）中的活动结果。 </