BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-12T00:00:00Z 使用机器学习的高风险学生早期识别 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究探讨了通过监督机器学习识别高风险学生的挑战，重点分析了参与度、人口统计和表现数据。结果表明，考虑行为因素能够有效提高学生成功率，改善高等教育的保留率和辍学率。 🏷️ 标签 保留率 参与度 机器学习 监督机器学习 辍学率 高风险学生 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
