Az egyetemi sikeresség befolyásoló faktorai a felvételi adatok alapján
Az egyetemi hallgatók sikerességének, diplomaszerzésének előrejelzése egy fontos kutatási terület, hiszen egy prediktív modell segítségével már a felvétel pillanatában azonosíthatók azok a hallgatók, akik eddigi eredményeik alapján valószínűsíthetően nehézségekbe ütköznek a képzés elvégzése során, így hatékonyan ajánlhatók számukra felzárkóztató kurzusok. A kérdés a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem kutatóit is foglalkoztatja, akik több modellt is fejlesztettek, mely nagy pontossággal képes azonosítani a lemorzsolódásban veszélyeztetett hallgatókat. Azonban az is kérdés, hogy mi alapján dönt úgy egy prediktív modell, hogy egy adott hallgató diplomát szerez-e vagy sem. Ezen kutatás fókusza ez utóbbi kérdés felé irányul. Több mint 13 ezer 2013 és 2019 között jelentkezett BME-s hallgató felvételikor megadott adatai alapján szeretnék választ adni arra, hogy vajon meghatározhatók-e olyan háttérváltozók az adatban, amik segítenének a sikeresség okának megértésében. A rendelkezésre álló adatok főleg tanulmányi teljesítményre vagy személyes adatokra vonatkoznak, a kutatás során nem vesszük figyelembe többek között az egyetemen elért eredményeket, szociális helyzetet vagy pszichológiai vizsgálatokat. Intuitívan csoportosíthatóak a hallgatókról meglévő adatok például szorgalommal, szakmai tudással és személyes adatokkal kapcsolatos változóhalmazokra, amik magyarázhatják, hogy egyes képzési területeken, egyes szakokon mi a legfontosabb jellemzője egy hallgatónak. Ezen változók inkrementális prediktív erejét vizsgálva feltehető, hogy képzési területekre, szakokra bontva az adatot más a hatása az egyes változóhalmazoknak. Ezt a feltevést statisztikai és gépi tanulási (ML) eljárásokkal, többek között faktor analízissel, strukturális egyenletek modellezésének módszerével (SEM) és más ML algoritmusok segítségével vizsgálom azonosítva a látens változókat az adatban és ezen változók lehetséges értelmezéseit.
szerző
-
Veres Márton
Matematikus mesterképzési szak (MSc)
mesterképzés (MA/MSc)
konzulensek
-
Molontay Roland
Egyetemi docens, Sztochasztika Tanszék -
Dr. Nagy Marcell
Tudományos munkatárs, Sztochasztika Tanszék