Ein erweitertes bayesisches Netzwerkmodell zur Vorhersage der akademischen Leistung von Studierenden in Ingenieurprogrammen

Die Vorhersage der akademischen Leistung von Studierenden (SAP) bietet wertvolle Informationen für die Behörden von Bildungseinrichtungen. Diese Informationen bieten zahlreiche Möglichkeiten für Lehrkräfte und Entscheidungsträger, die Qualität ihrer Dienstleistungen zu verbessern und den Studierenden somit zu helfen, in ihrer Ausbildung erfolgreich zu sein. In diesem Beitrag stellen wir ein Vorhersagemodell zur Prognose der SAP von Ingenieurstudierenden vor. Das Modell basiert auf dem Rahmenwerk der bayesischen Netzwerke. Es wird unter Verwendung einer Datenbank von Bachelor-Studierenden der Ingenieurwissenschaften an der University of Illinois at Chicago (UIC) erstellt. Das spezifische Ziel dieses Modells ist es, die Noten der Studierenden in drei Hauptfächern vorherzusagen, die die meisten Studierenden im zweiten Semester belegen. Die Noten in diesen Fächern haben einen erheblichen Einfluss auf die Bindungsraten der Studierenden, da viele Studierende in diesen Fächern niedrige Noten erhalten. Daher kann die Vorhersage der Noten der Studierenden in diesen Fächern verwendet werden, um die Studierenden zu identifizieren, die möglicherweise niedrige Noten erhalten und somit zusätzliche Unterstützung von den Bildungsbehörden benötigen. Das vorgeschlagene Modell wurde mit herkömmlichen Modellen getestet, die in der Literatur vorgeschlagen wurden, und hat gezeigt, dass es diese bei der Notenvorhersage übertrifft.