Prédiction des résultats finaux des étudiants à l'aide de JMP Pro 12
Cao Thaï
Juana Rodríguez
Université d'État de l'Oklahoma
Abstrait:
De nombreux facteurs peuvent influencer les résultats scolaires des adolescents. En les comprenant, les écoles et les parents peuvent apporter un soutien adéquat et opportun, ce qui peut aider les élèves à améliorer leurs notes et à maintenir de meilleurs résultats à l'avenir. Nous avons obtenu des données concernant 1 044 élèves de deux établissements secondaires publics portugais (« GP » - Gabriel Pereira et « MS » - Mousinho da Silveira), auprès du référentiel d'apprentissage automatique de l'UCI. L'ensemble de données original contient 33 variables d'entrée et une variable cible nominale, appelée « G », qui contient la note finale moyenne des élèves. Au collège portugais, un élève réussit une classe s'il obtient 50 % ou plus au résultat final. Pour les besoins de notre analyse, nous avons créé une cible binaire à partir des notes finales moyennes de l'ensemble de données original. La nouvelle variable cible, appelée « Final », indique si les élèves ont réussi ou échoué la classe. Il n'y a aucune valeur manquante dans l'ensemble de données ; aucune multicolinéarité n'a été observée entre les variables d'entrée, et les variables d'entrée importantes pour la construction du modèle ont été sélectionnées à l'aide du test du khi carré.
Dans ce projet, nous utilisons JMP 12 Pro pour développer des modèles (régression, arbre de décision et réseau neuronal) permettant de prédire la réussite ou l'échec des élèves en fonction de leurs caractéristiques personnelles, de leurs habitudes, de leurs caractéristiques familiales et démographiques, ainsi que de leurs résultats scolaires. Ces modèles permettront non seulement de prédire les résultats des élèves, mais aussi de comprendre l'impact de chaque facteur sur leurs performances.
