来自芬兰于韦斯屈莱大学的跨学科研究团队，来自心理学、教育学和信息技术等领域，开发了首个机器学习模型，该模型可以比以往更早地预测高中辍学率。通过利用从幼儿园开始的 13 年纵向数据集，该模型可以预测从小学结束(6 年级)开始的中学辍学率和在校率。

“这项研究标志着早期自动分类的重大进步，但这只是方法论发展的第一步。

《科学报告》杂志上发表的研究报告的主要作者、博士后研究员玛丽亚·普西里杜 (Maria Psyridou) 表示：“这种方法可以为加强现有的学生保留和成功策略树立新的先例，有可能导致教育系统和政策发生变革。”

利用早期数据

辍学过程通常始于学龄初期，并受到一系列不同因素的影响。本研究利用了“第一步”研究及其延伸研究“学校之路”的 13 年纵向数据，重点关注中学和高等教育。

数据涵盖家庭背景和个人因素、行为测量、动机和参与度指标、健康行为和欺凌经历、媒体使用情况以及学术和认知表现。

“处理这些纵向数据对机器学习来说既是挑战，也是独特的机会。结果确实很有希望，”共同开发这项研究的机器学习方法的博士研究员 Fabi Prezja 补充道。

规划未来

这项研究代表了教育研究的重大飞跃。然而，还需要额外的数据和使用独立测试集的进一步验证。

在未来的迭代中，这些模型可能会积极支持教育过程和现有的识别高风险学生的协议，从而可能有助于重塑学生保留和成功策略，并最终有助于改善教育成果。

版权说明：本站所有作品图文均由用户自行上传分享，仅供网友学习交流。若您的权利被侵害，请联系我们

标签：