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基于机器学习的DSS预测菲律宾大学本科新生入学

菲律宾教育格局的突然变化,包括K - 12项目的实施,高等教育机构一直在努力吸引新生申请者,并在预测入学人数方面遇到困难。私立高等教育院校的招生目标直接影响到高等教育院校的成功因素。本研究回顾了菲律宾一所大学新生申请者的各种影响其录取状态的特征。所使用的数据集是通过向所有潜在申请者分发的在线表格从大学招生办公室获得的。利用逻辑回归模型,根据学生和学校的特点,建立了一个预测模型,以确定被录取学生是否会申请学校。在决策支持系统的开发中,采用了LR模型作为算法。Weka用于特征的选择和LR模型的构建。采用R Studio和R Shiny对决策支持系统进行编码和设计,包括数据可视化和个人预测。

原文题目:A Machine Learning Based DSS in Predicting Undergraduate Freshmen Enrolment in a Philippine University

原文:The sudden change in the landscape of Philippine education, including the implementation of K to 12 program, Higher Education institutions, have been struggling in attracting freshmen applicants coupled with difficulties in projecting incoming enrollees. Private HEIs Enrolment target directly impacts success factors of Higher Education Institutions. A review of the various characteristics of freshman applicants influencing their admission status at a Philippine university were included in this study. The dataset used was obtained from the Admissions Office of the University via an online form which was circulated to all prospective applicants. Using Logistic Regression, a predictive model was developed to determine the likelihood that an enrolled student would seek enrolment in the institution or not based on both students and institution’s characteristics. The LR Model was used as the algorithm in the development of the Decision Support System. Weka was utilized on selection of features and building the LR model. The DSS was coded and designed using R Studio and R Shiny which includes data visualization and individual prediction.

原文链接:https://arxiv.org/abs/2108.07690

原文作者:Dr. Joseph A. Esquivel, Dr. James A. Esquivel

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