Improving Retention and Enrollment Forecasting in Part-Time Programs.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION This article describes a model that can be used to analyze student enrollment data and can give insights for improving retention of part-time students and refining institutional budgeting and planning efforts. Adult higher-education programs are often challenged in that parttime students take courses less reliably than full-time students. For many institutions, part-time adult students are also less likely to graduate and complete a credential program. Much has been written about how to improve part-time adult student retention, but much less has been done to predict students most at risk of dropping out. Studies that have explored the likelihood of dropping out have tended to focus on student characteristics such as race, sex, income, and prior achievements such as grades or scores on entrance exams. The model presented in this article is unique in that it “de-cohortizes” student enrollment data and then uses students’ own enrollments as a predictor of future enrollments. The benefits of such a model are twofold. First, students’ past enrollments are, in fact, predictive of future enrollments. Second, insofar as students’ enrollment patterns are constantly changing each quarter, the predictive power of the model increases over time for each student. Such is not the case for models that examine only student characteristics, most of which do not change throughout the course of a student’s academic career.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».