IoT System for School Dropout Prediction Using Machine Learning Techniques Based on Socioeconomic Data
Notice bibliographique
Résumé
School dropout permeates various teaching modalities and has generated social, economic, political, and academic damage to those involved in the educational process. Evasion data in higher education courses show the pessimistic scenario of fragility that configures education, mainly in underdeveloped countries. In this context, this paper presents an Internet of Things (IoT) framework for predicting dropout using machine learning methods such as Decision Tree, Logistic Regression, Support Vector Machine, K-nearest neighbors, Multilayer perceptron, and Deep Learning based on socioeconomic data. With the use of socioeconomic data, it is possible to identify in the act of pre-registration who are the students likely to evade, since this information is filled in the pre-registration form. This paper proposes the automation of the prediction process by a method capable of obtaining information that would be difficult and time consuming for humans to obtain, contributing to a more accurate prediction. With the advent of IoT, it is possible to create a highly efficient and flexible tool for improving management and service-related issues, which can provide a prediction of dropout of new students entering higher-level courses, allowing personalized follow-up to students to reverse a possible dropout. The approach was validated by analyzing the accuracy, F1 score, recall, and precision parameters. The results showed that the developed system obtained 99.34% accuracy, 99.34% F1 score, 100% recall, and 98.69% precision using Decision Tree. Thus, the developed system presents itself as a viable option for use in universities to predict students likely to leave university.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».