Hallgatói lemorzsolódás előrejelzésére szolgáló gépi tanulás modell tervezése

Fauszt Tibor and Erdélyi Katalin and Dobák Dóra and Kovács Endre (2023) Hallgatói lemorzsolódás előrejelzésére szolgáló gépi tanulás modell tervezése. In: Integrált gondolkodás és integrált vállalati jelentés: Fenntarthatósági kockázatok a gazdasági és energetikai válság árnyékában – BGE Magyar Tudomány Ünnepe konferencia kötet 2023. Budapesti Gazdasági Egyetem, Budapest, Magyarország, pp. 73-84. ISBN 978-615-6342-50-8

Preview

Text
Fauszt et al.pdf - Published Version
Download (527kB) | Preview

Abstract

A hallgatói lemorzsolódás a felsőoktatási intézmények egyik fő problémája. Globális jelenség, hogy a beiratkozott hallgatók jelentős része nem jut el a diploma megszerzéséig. Az elsőévesek kiemelten veszélyeztetett csoportot alkotnak. Az első évben a követelményeket nem teljesítő hallgatókat nehéz a rendszerben tartani, így ők nagy valószínűséggel kiesnek, elhagyják a felsőoktatási intézményt. A lemorzsolódásnak számos oka és jelentős gazdasági, társadalmi hatása van, a hallgatók pedig személyes kudarcként élik meg. Az egyetemek kiemelt feladata, hogy erőfeszítéseket tegyenek a lemorzsolódásnak kitett hallgatók beazonosítására, és megfelelő, célzott segítségnyújtással azok rendszerben tartására. A gépi tanuláson alapuló, célzottan a hallgatói lemorzsolódásra megtervezett modellekkel a lemorzsolódás veszélyének kitett hallgatók megfelelő biztonsággal beazonosíthatók. Jelen tanulmányban a Budapesti Gazdasági Egyetem Pénzügyi és Számviteli Karán folyó Gazdaságinformatikus BSc képzés hallgatóinak az adminisztrációs rendszerből (Neptun) kinyert adatokon alapuló gépi tanulási modell építésével és előrejelző képességének vizsgálatával foglalkozunk