機械学習を用いた退学予測に基づくエンロールメントマネジメントシステムの構築

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2023-04-15
• タイトル: 機械学習を用いた退学予測に基づくエンロールメントマネジメントシステムの構築
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of an Enrollment Management System Based on Dropout Prediction Using Machine Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集号投稿論文] 機械学習, エンロールメントマネジメント, 退学防止, IR
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 札幌学院大学
• 著者所属: 北海道大学大学院情報科学院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Sapporo Gakuin University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hokkaido University
• 著者名: 石川, 千温; 石本, 翔真
• 著者名(英): Chiharu, Ishikawa; Shoma, Ishimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大学におけるIR分析を発展させ，エンロールメントマネジメントに不可欠な学生の学修状況の把握と分析，とりわけ，退学へと至る問題状況を早期に察知し，予測するためのシステムを機械学習の技術を用いて構築した．機械学習に親和性の高いPython言語とExcelを用いて開発した予測システムでは，卒業年が2022年である学生の退学予測において，実践上有効と思われる精度を出すことができ，本システムの可能性が実証された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We developed a system using machine learning to expand IR analysis in universities, and to grasp and analyze students' academic progress, which is indispensable for enrollment management, especially to detect and predict problematic situations that may lead to dropout from school at an early stage. The prediction system developed using the Python language, which has a high affinity for machine learning, and Excel was able to achieve an accuracy that was considered effective in practice in predicting the dropout of students whose graduation year is 2022, demonstrating the potential of this system.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA12894091
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌デジタルプラクティス（TDP）; 巻 4, 号 2, p. 1-8, 発行日 2023-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2435-6484
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会