Prediction Model of School Readiness
Notice bibliographique
Résumé
Studying the school readiness is an interesting domain that has attracted the attention of the public and private sectors in education. Researchers have developed some techniques for assessing the readiness of preschool kids to start school. Here we benefit from an integrated approach which combines Data Mining (DM) and social network analysis towards a robust solution. The main objective of this study is to explore the socio-demographic variables (age, gender, parents' education, parents' work status, and class and neighbourhood peers influence), achievement data (Arithmetic Readiness, Cognitive Development, Language Development, Phonological Awareness), and data that may impact school readiness. To achieve this, we propose to apply DM techniques to predict school readiness. Real data on 306 preschool children was used from four different elementary schools: (1) Life school for Creativity and Excellence a private school located in Ramah village, (2) Sisters of Saint Joseph missionary school located in Nazareth, (3) Franciscan missionary school located in Nazareth and (4) Al-Razi public school located in Nazareth, and white-box classification methods, such as induction rules were employed. Experiments attempt to improve their accuracy for predicting which children might fail or dropout by first, using all the available attributes; next, selecting the best attributes; and finally, rebalancing data and using cost sensitive classification. The outcomes have been compared and the models with the best results are shown.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».