Poor academic performance in K-12 i

Poor academic performance in K-12 is often a precursor to unsatisfactory educational outcomes such as dropout, which
are associated with signicant personal and social costs. Hence, it is important to be able to predict students at risk of poor performance, so that the right personalized intervention plans can be initiated. In this paper, we report on a large-scale study to identify students at risk of not meeting acceptable levels of performance in one state-level and one national standardized assessment in Grade 8 of a major US school district. An important highlight of our study is its scale - both in terms of the number of students included, the number of years and the number of features, which provide a very solid grounding to the research. We report on our experience with handling the scale and complexity of data, and on the relative performance of various machine learning techniques we used for building predictive models. Our results demonstrate that it is possible to predict students at-risk of poor assessment performance with a high degree of accuracy, and to do so well in advance. These insights can be used to pro-actively initiate personalized intervention programs and improve the chances of student success.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ศึกษาประสิทธิภาพในระดับ K-12 มักเป็นปูชนียบุคคลที่น่าพอใจผลลัพธ์ของการศึกษาเช่นถอน ซึ่งเกี่ยวข้องกับ signi ลาดเทค่าส่วนบุคคล และสังคม ด้วยเหตุนี้ มันเป็นสิ่งสำคัญที่จะสามารถคาดคะเนนักเรียนเสี่ยงของประสิทธิภาพ เพื่อให้สามารถเริ่มต้นแผนการแทรกแซงส่วนขวา ในกระดาษนี้ เรารายงานการศึกษาขนาดใหญ่เพื่อระบุนักเรียนที่ประชุมยอมรับในระดับของประสิทธิภาพในรัฐระดับหนึ่งและหนึ่งชาติมาตรฐานประเมินในเกรด 8 ของเขตการศึกษาสหรัฐอเมริกาที่สำคัญไม่ ไฮไลท์สำคัญของการศึกษาของเราเป็นขนาดของ - ทั้งในแง่ของจำนวนนักเรียน รวม จำนวนปีและจำนวนของคุณสมบัติ ซึ่งช่วยให้ดินที่แข็งมากกับงานวิจัย เรารายงานประสบการณ์ของเรากับขนาดและความซับซ้อนของข้อมูล และประสิทธิภาพสัมพัทธ์ของเทคนิคการเรียนรู้ต่าง ๆ ของเครื่อง ที่เราใช้สำหรับสร้างโมเดลทำนาย ผลของเราแสดงให้เห็นว่า เป็นไปได้ทายว่า นักเรียนที่มีความเสี่ยงต่ำประเมินประสิทธิภาพ ด้วยระดับความแม่นยำสูง และทำได้ดีในล่วงหน้า สามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ให้เริ่มต้นโปรแกรมแทรกแซงส่วนลักษณ์ และเพิ่มโอกาสของความสำเร็จของนักเรียน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลงานทางวิชาการที่ยากจนใน K-12 มักจะเป็นปูชนียบุคคลที่ผลการศึกษาที่น่าพอใจเช่นการออกกลางคันซึ่ง
มีความเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายส่วนตัวและสังคมนัยสำคัญลาดเท จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะสามารถที่จะคาดการณ์นักเรียนที่มีความเสี่ยงของการปฏิบัติงานที่ไม่ดีเพื่อให้สิทธิส่วนบุคคลแผนแทรกแซงสามารถเริ่มต้น ในบทความนี้เราจะรายงานเกี่ยวกับการศึกษาขนาดใหญ่เพื่อแจ้งให้นักเรียนที่มีความเสี่ยงจากการไม่ได้ประชุมในระดับที่ยอมรับได้ของการปฏิบัติงานในระดับรัฐหนึ่งและการประเมินมาตรฐานแห่งชาติในชั้นประถมศึกษาปีที่ 8 จากหลักเขตการศึกษาของสหรัฐ ไฮไลท์สำคัญของการศึกษาของเราคือขนาดของมัน - ทั้งในแง่ของจำนวนนักเรียนรวมจำนวนปีและจำนวนของคุณสมบัติที่ให้ดินแข็งมากในการวิจัย เรารายงานเกี่ยวกับประสบการณ์ของเรากับการจัดการขนาดและความซับซ้อนของข้อมูลและผลการดำเนินงานของญาติของเทคนิคการเรียนรู้เครื่องต่างๆที่เราใช้สำหรับการสร้างรูปแบบการพยากรณ์ ผลของเราแสดงให้เห็นว่ามันเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์นักเรียนที่มีความเสี่ยงของการปฏิบัติงานการประเมินความยากจนที่มีระดับสูงของความถูกต้องและจะทำอย่างไรให้ดีล่วงหน้า ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถนำมาใช้ในเชิงรุกเริ่มต้นโปรแกรมการแทรกแซงส่วนบุคคลและการเพิ่มโอกาสของความสำเร็จของนักเรียน