Den exakta uppskattningen av studenternas betyg i framtida kurser är viktig eftersom den kan informera valet av nästa termins kurser och skapa personliga examensvägar för att underlätta framgångsrik och snabb examen. I denna uppsats presenteras framtida kurs grad förutsägelser metoder baserade på glesa linjära och låg-rankade matris factorization modeller som är specifika för varje kurs eller student-kurs tuple. Dessa metoder identifierar prediktiva delmängder av tidigare kurser kurs för kurs och tar bättre itu med problem i samband med den icke-missande-at-random karaktären hos student-kursens historiska betygsdata. Metoderna utvärderades på en datauppsättning som erhållits från University of Minnesota, för två olika institutioner med olika egenskaper. Utvärderingen visade att fokusering på kursspecifika data förbättrar noggrannheten i betygsprognoserna.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF tog upp problem med framtida kursgradsprognoser med tre infallsvinklar: kursspecifik regression, studentspecifik regression och kursspecifik matrisfaktorisering.
Grade prediction with models specific to students and courses
{'venue': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'journal': 'International Journal of Data Science and Analytics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}