Using machine learning to predict <scp>UK</scp> and Japanese secondary students' life satisfaction in <scp>PISA</scp> 2018
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Life satisfaction is a key component of students' subjective well-being due to its impact on academic achievement and lifelong health. Although previous studies have investigated life satisfaction through different lenses, few of them employed machine learning (ML) approaches. OBJECTIVE: Using ML algorithms, the current study predicts secondary students' life satisfaction from individual-level variables. METHOD: Two supervised ML models, random forest (RF) and k-nearest neighbours (KNN), were developed based on the UK data and the Japan data in PISA 2018. RESULTS: Findings show that (1) both models yielded better performance on the UK data than on the Japanese data; (2) the RF model outperformed the KNN model in predicting students' life satisfaction; (3) meaning in life, student competition, teacher support, exposure to bullying and ICT resources at home and at school played important roles in predicting students' life satisfaction. CONCLUSIONS: Theoretically, this study highlights the multi-dimensional nature of life satisfaction and identifies several key predictors. Methodologically, this study is the first to use ML to explore the predictors of life satisfaction. Practically, it serves as a reference for improving secondary students' life satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».