Unsupervised Characterization and Visualization of Students’ Academic Performance Features
Notice bibliographique
Résumé
The large nature of students’ dataset has made it difficult to find patterns associated with students’ academic performance (AP) using conventional methods. This has increased the rate of drop-outs, graduands with weak class of degree (CoD) and students that spend more than the minimum stipulated duration of studies. It is necessary to determine students’ AP using educational data mining (EDM) tools in order to know students who are likely to perform poorly at an early stage of their studies. This paper explores k-means and self-organizing map (SOM) in mining pieces of knowledge relating to the natural number of clusters in students’ dataset and the association of the input features using selected demographic, pre-admission and first year performance. Matlab 2015a was the programming environment and the dataset consists of nine sets of computer science graduands. Cluster validity assessment with k-means discovered four (4) clusters with correlation metric yielding the highest mean silhouette value of 0.5912.  SOM provided an hexagonal grid visual of feature component planes and scatter plots of each significant input attribute. The result shows that the significant attributes were highly correlated with each other except entry mode (EM), indicating that the impact of EM on CoD varies with students irrespective of mode of admission. Also, four distinct clusters were also discovered in the dataset by SOM —7.7% belonging to cluster 1 (first class), and 25% for cluster 2 (2nd class Upper) while Clusters 3 and 4 had 35% proportion each. This validates the results of k-means and further confirms the importance of early detection of students’ AP and confirms the effectiveness of SOM as a cluster validity tool. As further work, the labels from SOM will be associated with records in the dataset for association rule mining, supervised learning and prediction of students’ AP.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».