高等教育におけるデータマイニングと機械学習による定着モデル

この研究では、ドロップアウトリスク、離脱リスク、完了リスクなどの測定基準に基づいて、機械学習アルゴリズムを用いて高等教育における学生の定着を予測する文献の系統的レビューを示します。レビューには、レビューのプロトコル、研究選定の要件、論文の分類分析を含む系統的レビュー方法論が採用されました。このレビューの目的は、次の研究質問に答えることです：（1）学生の定着率を予測するために現在使用されている技術は何か、（2）特定の文脈においてより良いパフォーマンスを示した技術は何か？、（3）高等教育における完了率の予測に影響を与える要因は何か？、（4）学生の定着を予測する際の課題は何か？高等教育における学生の定着を促進することは、卒業率を向上させるために重要です。さらに、学生の定着を予測することで、意図的な学生アドバイジングの機会に関する洞察が得られます。このレビューは、過去の研究で使用された要因の特定や予測に使用された方法論など、機械学習を用いた学生定着の予測に関連する研究の視点を提供します。これらの知見は、予測能力をさらに向上させ、したがって学生の定着を改善する戦略を開発するために、より包括的な研究を展開するために使用できます。