Öğrenci tutulmasını artırmak: Terk oranları ve telafi stratejileri üzerine öngörücü bir çalışma

Eğitim, öğrencilerin ve kurumların dünya çapında okulu bırakmasının bir endişe kaynağı olduğu ekonomik ve sosyal refah için önemlidir. Bu çalışma, öğrencilerin okulu bırakmalarını ve telafi stratejilerini tahmin ederek öğrencilerin tutulmasını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Tahmin algoritmaları, okulu bırakma olasılığı en yüksek olan zayıf akademik başarıya, demografiye ve sosyal davranışa sahip öğrencileri belirleyebilir. Bu çalışmada, makine öğrenimi teknikleri, öğrencilerin erken aşamalarda okulu bırakmasını veya tutmasını analiz etmek için tahmini bir model oluşturmak için kullanılmıştır. Notlar, kayıt yaşı, alınan küfürler, onaylanan dersler, cinsiyet, öğrenim ücreti durumu, sınıf süresi vb. gibi temel özellikler, Random Forest sınıflandırıcısı ve korelasyon analizi kullanılarak değerlendirilir ve analiz edilir. Çalışmanın bulguları kurumsal sorunların, sosyoekonomik faktörlerin, akademik zorlukların, kişisel ve psikolojik faktörlerin terk oranları üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğunu göstermektedir. Çıktı, kurumda kalma veya kurumdan ayrılma olasılığı yüksek öğrencileri, tutma stratejilerini yapılandırmak ve artırmak için yardımcı olabilecek veri odaklı bir tahmin modeliyle göstermektedir. Bu tez yalnızca tutma stratejilerini şekillendirmeye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda danışmanlar, idareciler ve politika yapıcılar için farklı ekonomik, sosyal, eğitimsel ve psikolojik geçmişlere sahip öğrenciler için şekillendirilebilecek böyle bir eğitim yapısını uygulayarak bir destek mekanizması oluşturmak için ayrıntılı analiz sağlayabilir.