STEM流失率预测：代表性学习与随机森林模型的应用

资源摘要信息: "基于代表性学习和随机森林模型的STEM专业学生流失率分析" 知识点： 1. 学术轨迹分析：学术轨迹分析是一种评估和改善STEM专业留学生的关键工具，主要通过分析学生的学术行为来实施。该分析通常依据人类选定的特征进行，但可能存在限制，因为它可能排除了有用但不熟悉现象的发现。 2. 代表性学习方法：代表性学习是一种机器学习方法，其目标是让模型能够理解课程互连性的体系结构。在此研究中，通过代表性学习方法，模型能够根据课程之间的相互关系来理解学术环境。 3. 随机森林模型：随机森林是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并进行集成来实现预测。在本研究中，随机森林模型将利用代表性学习提供的信息及其他学生信息进行预测，以评估STEM专业学生流失率。 4. 跳过语法模型：跳过语法模型用于将课程有意义地编码为学习的向量表示形式。与自然语言处理（NLP）类似，该模型将课程视为“单词”，并像处理大型语料库中的单词一样处理课程，捕捉学习语料库中课程的上下文。 5. 课程历史的向量表示：这是对学生的课程历史进行编码，形成一个可以被机器学习模型理解的数学表示形式。它为随机森林模型提供输入数据，帮助模型更好地预测学生的保留率。 6. STEM专业学生流失率：STEM专业（科学、技术、工程和数学）的学生流失率是一个重要的教育指标，反映学生在完成学业前放弃学习的比例。了解流失率的原因和模式对于教育机构来说至关重要，因为这有助于他们制定策略来降低流失率并提高学生的保留率。 7. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程、可视化和解释性文本的文档。它广泛用于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、机器学习等方面。 8. 数据科学与教育研究：本研究展示了数据科学在教育研究中的应用，特别是在评估和改进STEM教育领域。通过分析大量数据，可以发现潜在的模式和趋势，从而帮助教育工作者更好地理解学生行为和学术表现。 9. 综合建模：本研究提出了一种综合建模的方法，结合了代表性学习方法和随机森林模型的优势，减少了对学生行为的先验假设，允许模型通过数据自主地识别影响学生留存的关键特征。 通过本研究，我们可以看出，数据科学与教育领域的结合为理解学生流失的原因和模式提供了新的视角和方法。这些方法可以帮助教育机构更好地设计课程，优化教学方法，并为学生提供更好的学习支持，从而降低STEM专业学生的流失率。