機械学習を用いた退学予測に基づくエンロールメントマネジメントシステムの構築

情報処理学会

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  • Development of an Enrollment Management System Based on Dropout Prediction Using Machine Learning

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抄録

大学におけるIR分析を発展させ，エンロールメントマネジメントに不可欠な学生の学修状況の把握と分析，とりわけ，退学へと至る問題状況を早期に察知し，予測するためのシステムを機械学習の技術を用いて構築した．機械学習に親和性の高いPython言語とExcelを用いて開発した予測システムでは，卒業年が2022年である学生の退学予測において，実践上有効と思われる精度を出すことができ，本システムの可能性が実証された．

We developed a system using machine learning to expand IR analysis in universities, and to grasp and analyze students' academic progress, which is indispensable for enrollment management, especially to detect and predict problematic situations that may lead to dropout from school at an early stage. The prediction system developed using the Python language, which has a high affinity for machine learning, and Excel was able to achieve an accuracy that was considered effective in practice in predicting the dropout of students whose graduation year is 2022, demonstrating the potential of this system.

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