Predicting College Enrollment for Low-Socioeconomic-Status Students Using Machine Learning Approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
College enrollment has long been recognized as a critical pathway to better employment prospects and improved economic outcomes. However, the overall enrollment rates have declined in recent years, and students with a lower socioeconomic status (SES) or those from disadvantaged backgrounds remain significantly underrepresented in higher education. To investigate the factors influencing college enrollment among low-SES high school students, this study analyzed data from the High School Longitudinal Study of 2009 (HSLS:09) using five widely used machine learning algorithms. The sample included 5223 ninth-grade students from lower socioeconomic backgrounds (51% female; Mage = 14.59) whose biological parents or stepparents completed a parental questionnaire. The results showed that, among all five classifiers, the random forest algorithm achieved the highest classification accuracy at 67.73%. Additionally, the top three predictors of enrollment in 2-year or 4-year colleges were students’ overall high school GPA, parental educational expectations, and the number of close friends planning to attend a 4-year college. Conversely, the most important predictors of non-enrollment were high school GPA, parental educational expectations, and the number of close friends who had dropped out of high school. These findings advance our understanding of the factors shaping college enrollment for low-SES students and highlight two important factors for intervention: improving students’ academic performance and fostering future-oriented goals among their peers and parents.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle