DOI: https://doi.org/10.1007/s44163-023-00079-z
تاريخ النشر: 2024-01-04
المؤلف: Alice Villar وآخرون
الموضوع الرئيسي: التعلم عبر الإنترنت والتحليلات
نظرة عامة
تقيّم هذه الدراسة فعالية خوارزميات التعلم الآلي المختلفة في التنبؤ بترك الطلاب والنجاح الأكاديمي، باستخدام مجموعة بيانات من مؤسسة تعليم عالٍ. تتناول البحث بشكل خاص عدم توازن الفصول من خلال تطبيق تقنية إعادة أخذ العينات SMOTE. تم اختبار مجموعة متنوعة من الخوارزميات، بما في ذلك شجرة القرار (DT)، آلة الدعم الناقل (SVM)، الغابة العشوائية (RF)، والعديد من خوارزميات التعزيز مثل تعزيز التدرج (GB)، وتعزيز التدرج المتطرف (XGBoost)، وCatBoost (CB)، وآلة تعزيز التدرج الخفيف (LightGBM). تم إجراء ضبط المعلمات باستخدام Optuna، وتم إجراء الكشف عن القيم الشاذة باستخدام طريقة الغابة المعزولة (IF). تكشف النتائج أن خوارزميات التعزيز، وخاصة LightGBM وCatBoost، تفوقت بشكل كبير على طرق التصنيف التقليدية، محققة قيم منطقة تحت المنحنى (AUC) تتجاوز 0.9، مما يشير إلى أداء تصنيفي استثنائي.
تسلط الدراسة أيضًا الضوء على قيود الاعتماد على مجموعة بيانات واحدة، والتي قد تقيد إمكانية تعميم النتائج. على الرغم من ذلك، توفر البحث رؤى حاسمة للباحثين والممارسين في اختيار النماذج التنبؤية المناسبة لنتائج الطلاب. يعالج استخدام SHAP لتحليل الميزات القضايا المتعلقة بقابلية التفسير المرتبطة بخوارزميات التعزيز. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية استكشاف طرق التجميع الهجينة وتقنيات التحسين المتقدمة لتعزيز دقة التنبؤ وقابلية التفسير في السياقات التعليمية. بشكل عام، تؤكد التفوق المستمر لخوارزميات التعزيز على الطرق التقليدية على فائدتها المحتملة في تعزيز البحث التعليمي وتحسين نتائج الطلاب.
مقدمة
تؤكد المقدمة على أهمية التنبؤ بسلوك الطلاب للمؤسسات التعليمية، حيث يساعد ذلك في تحسين تصميم المناهج وتسهيل التدخلات الأكاديمية الشخصية في الوقت المناسب. يبرز تشونغ ولي أن “الطلاب المعرضين للخطر”، الذين هم عرضة للترك، غالبًا ما يعانون من سلوكيات غير اجتماعية ويواجهون تحديات في سوق العمل، مما يعقد تكيفهم الاجتماعي.
تناقش الورقة إمكانيات تقنيات التعلم الآلي (ML)، وخاصة النمذجة التنبؤية، لتحسين احتفاظ الطلاب من خلال تمكين المعلمين من تحديد نقاط ضعف الطلاب ومراقبة مقاييس التعلم طوال رحلتهم التعليمية. يمكن أن تكون هذه التقنيات مفيدة في تطوير أنظمة إنذار مبكر تحدد بشكل استباقي الطلاب المعرضين لخطر التوقف، مما يسمح بتوفير الدعم اللازم.
الطرق
توضح قسم المنهجية النهج لبناء وتقييم نماذج التعلم الآلي غير الخاضعة للإشراف، موضحة وصف البيانات، وخطوات المعالجة المسبقة، ومعالجة عدم توازن الفصول، وتدريب النموذج، وإجراءات التقييم، وتصميم التجارب. يتم التركيز بشكل كبير على معالجة عدم توازن الفصول، وهي مشكلة شائعة في مهام التصنيف مثل التنبؤ بمعدلات ترك الطلاب. تقارن الدراسة فعالية تقنيتين لإعادة أخذ العينات، SMOTE (تقنية زيادة العينة الأقلية الاصطناعية) وADASYN (العينة الاصطناعية التكيفية)، باستخدام أشجار القرار لتقييم الأداء، مع استبعاد الانحدار اللوجستي بسبب مخاوف التعدد الخطي.
تشير النتائج إلى أن كل من SMOTE وADASYN تعززان دقة النموذج، حيث يظهر SMOTE ميزة طفيفة في التخفيف من عدم توازن الفصول، كما هو موضح في الجدول 6. بالإضافة إلى ذلك، كانت مجموعة البيانات المستخدمة في هذا البحث كاملة، دون قيم فارغة أو مفقودة، مما يلغي الحاجة إلى تعويض البيانات أو معالجة الإدخالات المفقودة.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون دراستهم المقارنة حول التنبؤ بنجاح الطلاب ومعدلات تركهم في التعليم العالي، بناءً على العمل الأساسي لمارتينز وآخرين. يوسعون التحليل من خلال دمج خوارزميات التصنيف غير الخاضعة للإشراف جنبًا إلى جنب مع الطرق الخاضعة للإشراف، باستخدام تقنيات إعادة أخذ العينات مثل SMOTE (تقنية زيادة العينة الأقلية الاصطناعية) وADASYN (العينة الاصطناعية التكيفية) لمعالجة عدم توازن الفصول في التنبؤ بالترك. تهدف الدراسة إلى الإجابة على عدة أسئلة بحثية تتعلق بفعالية هذه التقنيات لإعادة أخذ العينات، وأداء خوارزميات التعلم الآلي المختلفة—بما في ذلك خوارزميات التعزيز مثل تعزيز التدرج وتعزيز التدرج المتطرف—وتحديد العوامل الرئيسية التي تؤثر على نجاح الطلاب من خلال SHAP (تفسيرات شابلي الإضافية).
يبرز المؤلفون التحديات التي تطرحها عدم توازن الفصول في تعدين البيانات التعليمية، حيث تكون معدلات التوقف أقل بكثير من معدلات الاحتفاظ، مما يؤدي إلى نماذج تنبؤية متحيزة. يشيرون إلى أنه بينما أظهرت الدراسات السابقة فعالية خوارزميات التعزيز في تحسين دقة التنبؤ، تشير نتائجهم الخاصة إلى أن الطرق غير الخاضعة للإشراف مثل الغابة المعزولة لم تؤدِ بشكل جيد في التنبؤ بالترك. وهذا يبرز ضرورة البحث المستمر في تقنيات التعلم الآلي البديلة التي يمكن أن تدير بشكل فعال عدم توازن الفصول وتعزز دقة التنبؤ. يختتم القسم بمراجعة موجزة للدراسة المنهجية للأدبيات التي تم إجراؤها، والتي تؤكد على الأهمية المتزايدة لخوارزميات التعزيز في البحث التعليمي وإمكاناتها لتحسين نتائج الطلاب.
DOI: https://doi.org/10.1007/s44163-023-00079-z
Publication Date: 2024-01-04
Author(s): Alice Villar et al.
Primary Topic: Online Learning and Analytics
Overview
This study evaluates the effectiveness of various machine learning algorithms in predicting student dropout and academic success, utilizing a dataset from a higher education institution. The research specifically addresses class imbalance through the application of the SMOTE resampling technique. A diverse array of algorithms was tested, including Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and several boosting algorithms such as Gradient Boosting (GB), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), CatBoost (CB), and Light Gradient Boosting Machine (LightGBM). Hyperparameter tuning was performed using Optuna, and outlier detection was conducted with the Isolation Forest (IF) method. The findings reveal that boosting algorithms, particularly LightGBM and CatBoost, significantly outperformed traditional classification methods, achieving area under the curve (AUC) values exceeding 0.9, indicating exceptional classification performance.
The study also highlights the limitations of relying on a single dataset, which may restrict the generalizability of the results. Despite this, the research provides critical insights for researchers and practitioners in selecting appropriate predictive models for student outcomes. The use of SHAP for feature analysis addresses the interpretability issues associated with boosting algorithms. Future research directions include exploring hybrid ensemble methods and advanced optimization techniques to further enhance predictive accuracy and interpretability in educational contexts. Overall, the consistent superiority of boosting algorithms over traditional methods underscores their potential utility in advancing educational research and improving student outcomes.
Introduction
The introduction emphasizes the importance of predicting student behavior for educational institutions, as it aids in enhancing curriculum design and facilitating timely, personalized academic support interventions. Chung and Lee highlight that “at-risk students,” who are prone to dropping out, often experience antisocial behaviors and face challenges in the labor market, which complicates their societal adaptation.
The paper discusses the potential of machine learning (ML) techniques, particularly predictive modeling, to improve student retention by enabling educators to identify students’ weaknesses and monitor learning metrics throughout their educational journey. These techniques can be instrumental in developing early warning systems that proactively identify students at risk of dropping out, thereby allowing for the provision of necessary support.
Methods
The methodology section outlines the approach for building and evaluating unsupervised machine learning models, detailing the data description, preprocessing steps, treatment of class imbalance, model training, evaluation procedures, and experimental design. A significant focus is placed on addressing class imbalance, a prevalent issue in classification tasks such as predicting student dropout rates. The study compares the effectiveness of two resampling techniques, SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) and ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling), using decision trees for performance evaluation, while excluding Logistic Regression due to multicollinearity concerns.
The results indicate that both SMOTE and ADASYN enhance model accuracy, with SMOTE demonstrating a slight advantage in mitigating class imbalance, as evidenced in Table 6. Additionally, the dataset utilized in this research was complete, with no null or missing values, eliminating the need for data imputation or handling of missing entries.
Discussion
In this section, the authors discuss their comparative study on predicting student success and dropout rates in higher education, building on the foundational work of Martins et al. They expand the analysis by incorporating unsupervised classification algorithms alongside supervised methods, utilizing resampling techniques like SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) and ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling) to address class imbalance in dropout prediction. The study aims to answer several research questions regarding the effectiveness of these resampling techniques, the performance of various machine learning algorithms—including boosting algorithms like Gradient Boosting and Extreme Gradient Boosting—and the identification of key factors influencing student success through SHAP (SHapley Additive exPlanations).
The authors highlight the challenges posed by class imbalance in educational data mining, where dropout rates are significantly lower than retention rates, leading to biased predictive models. They note that while previous studies have shown the effectiveness of boosting algorithms in improving prediction accuracy, their own findings indicate that unsupervised methods like Isolation Forest did not perform well in dropout prediction. This underscores the necessity for ongoing research into alternative machine learning techniques that can effectively manage class imbalance and enhance predictive accuracy. The section concludes with a brief overview of the systematic literature review conducted, which emphasizes the growing significance of boosting algorithms in educational research and their potential to improve student outcomes.