I detta arbete anpassar vi rankaggregationsramverket för upptäckt av optimala kurssekvenser på universitetsnivå. Varje student ger en partiell rankning av kurserna under hela sin grundutbildningskarriär. Vi beräknar parvisa rank jämförelser mellan kurser baserade på den ordning studenter vanligtvis tar dem, aggregera resultaten över hela studentpopulationen, och sedan få en proxy för rank offset mellan par av kurser. Vi extraherar en global rankning av kurserna via flera toppmoderna algoritmer för rankning med parvis bullrig information, inklusive SerialRank, Rank Centrality, och den senaste SyncRank baserat på gruppsynkronisering problem. Vi testar denna tillämpning av rankaggregation på 15 års studentdata från Institutionen för matematik vid University of California, Los Angeles (UCLA). Dessutom experimenterar vi med ovanstående förhållningssätt på olika undergrupper av studentpopulationen som är villkorade av det slutliga GPA, och lyfter fram flera skillnader i de erhållna rankningarna som avslöjar dolda förkunskaper i matematikens läroplan.
Kurserna rankas och optimala kurssekvenser rekommenderas baserat på studentpopulationens prestanda med hjälp av ett rankaggregateringsramverk REF.
Rank Aggregation for Course Sequence Discovery
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}