बढ़ती हुई नामांकन और उच्च शिक्षा में छात्रों की स्थायीता की चिंताओं के संदर्भ में, यह अध्ययन एक मशीन लर्निंग ढांचा प्रस्तुत करता है जो शैक्षणिक कार्यक्रमों में छात्रों के स्थानांतरण को अनुकूलित करने के लिए बनाया गया है। छात्रों की बढ़ती संख्या और उपयुक्त कार्यक्रमों से छात्रों के प्रोफाइल को मिलाने की जटिलताओं से उत्पन्न चुनौतियों का सामना करते हुए, प्रस्तावित विधि डेटा एनालिटिक्स का उपयोग करते हुए छात्र सफलता की भविष्यवाणी करती है और ड्रॉपआउट दरों को कम करती है। यह ढांचा छात्र प्रोफाइल बनाने की सुविधा प्रदान करता है और आने वाले छात्रों को अनुकूल शैक्षणिक पथों के साथ संरेखित करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करता है, जिसका लक्ष्य एक अधिक प्रभावी और व्यक्तिगत शैक्षिक वातावरण को बढ़ावा देना है।
यशप्रीत मल्होत्रा (बुध,) ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।
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