د عالي زده کړې موسسات په تاريخي توګه د ثبت ټینډونو او زده کړې پایلې درکولو لپاره د ریټروسافټ راپور ورکولو پر بنسټ شوي دي. د رسیدو دفترونه د پدې کال کې د توازن نرخونو په لټه کې و. د ثبت کونکي د Semester-to-Semester د ساتنې په لټه کې و. د تعلیمی امور ټیمونه د واقعې وروسته د فارغونې اټکلونه راټول شوي. په داسې حال کې چې دا عملیاتو ګټور خلاصونه تولید کړ، دوی د پیژندنې ګټه نه وړاندې کړ. کله چې په سټیک ډاټا کې یو نمونې شتون نلري، د معنوي مداخله لپاره د کړکۍ په عمومي توګه تلې شوی. د مخکښ ماډل کولو لپاره د اوسني پټلۍ یوازې د تخنیکي پرمختګ نه دی؛ دا د ادارو فلسفه کې د بنسټیز بدلون دی. په ځای کې چې یوازې د "چې" بیان کوي، مخکښ سیسټمونه هڅه کوي چې مخکښ شي چې په راتلونکي کې څه ممکن وي، او په مهمه توګه، د فیصلې په اړه معلومات ورکوي چې د زده کونکو د لارښوونې کرښه کې کولی شي. دا ټیم د لوړ پوښونو کې د مخکښ ماډل کولو اټکلونه، د ځانګړي غوښتنلیکونه چې د اندازه کولو وړ ارزښت ښودل شوي دي، او د دې سیسټمونو د اعتماد وړ کار کولو لپاره اړین ادارو شرایط ونیسوي. The Statistical Architecture of Enrollment Forecasting د انټرنېټ پروژې د اټکل د اټکل د اټکل د اټکل په عمومي ډول په دوو مختلفو وختونو کې کار کوي، کوم چې د مختلفو ریاضیاتو وسایلو لپاره اړتيا لري. د مختصر عمر ماډلونه، چې د راتلونکي ترمیم یا کال کې پوښل کیږي، په عمده توګه د فینیل بدلون مټريکونو پر بنسټ دي: د غوښتنلیک د غوښتنلیک کچه، د غوښتنلیک د غوښتنلیک کچه، او په پایله کې، د غوښتنلیک د رسیدو کچه. دا ماډلونه په واقعي وخت کې سیگنالونه لکه د غوښتنلیک کچه کچې، د مالیې مسؤلیت د قبول کچه، او د سټیټ د سپارښتنې وختونه رامینځته کوي ترڅو روښانه پروګرامونه رامینځته کړي. د اوږد عمر ماډلونه، چې د 3 څخه تر 5 کلونو کې پروژې کوي، د ګمرکونو په پراخه کچه ته اړتیا لري. د لویدیځ د لویدیځ د لویدیځ د لویدیځ د ښوونځي په اړه د کمیسیون (WICHE) په څیر د ادارو څخه د نمونې معلوماتو، د لویدیځ د فارغونې پروژې د هیوادونو او ولسوالۍونو په څیر، د مقناطیسي اقتصاد د نمونې په څیر د "Stop-out" خطرونو سره د محلي بیلابیلو نرخونو سره اړیکه ونیسئ، او په دې پروژې کې د محلي بازار د بیلابیلو قیمت حساسیت کې عوامل. د لویدیځ پر بنسټ روښانه لارښوونې د اوږد عمر کار لپاره شتون لري، مګر په بازارونو کې کار کوي چې په چټک یو پیاوړتیا چمتو ده د نمونوي recalibration. د پیاوړتیا د معلوماتو له خوا د پیاوړتیا د معلوماتو په اړه روزل شوي د موډل به په یوه پیاوړتیا په سيمه کې د اغیزمنې په داسې حال کې د اغیزمنې وختونه پراختیا شوي دي او د "کامپوس لیدنه" اړخیزې له خوا د intentions د لومړني مخکښ په توګه د خپل موقعیت کولی شي. موسسات چې predictive ماډلونه د سټیټیک artefacts په توګه درلود، د دوی یوازې په کال کې د تفتیش د چرګونو په وخت کې، په دوامداره توګه د دوی د کارولو له خوا د "holdout نمونې" (د معلوماتو چې د نمونوي اوس هم نه وګورئ) ته د ځانګ Student Success Modeling: From Risk Scores to Intervention Logic د زده کونکي بریالیتوب ماډل: د خطر د پايلې څخه د مداخله منطق ته د زده کونکي بریالیتوب ماډلونه هڅه کوي چې د بریالیتوب د زده کونکي پایلو لپاره د خطر لوړ کړي: د مهمو دروازې کورس ناکام، د زده کونکي بریالیتوب لګښتونو څخه نیسي، د درملنې بشپړولو دمخه بند شوی، یا د محدود وخت په اوږدوالي کې فارغ شوی. د معلوماتي چمتو کولو په دې کې د ثبت پروژې څخه ډیر پیچلي ده، د ډیری دلیلونو لپاره. لومړی، د پایلو بدلون په ځان کې اغیزمنه ده. د لومړي "د لومړنۍ خبرتیا" سیسټمونه ډیری وختونه ناکام شوي ځکه چې دوی "د خطر" په توګه د بیلابیلو حالت په توګه درملنه وکړه. یو زده کونکي ممکن په کم خطر کې شتون لري، مګر د کریډیټ کمښت په خطر کې لوړ وي چې د فارغونې لپاره د يو کال ته وده ورکوي. د ټولو ناقانونه پایلو په برابر ډول درملنه کول، چې ډیری د لومړنۍ خبرتیا سیسټمونه وه، د خطر د پايلې تولید کوي چې د عملیاتو لپاره سخت دي ځکه چې د مناسب مداخله په عمده توګه د ځانګړي خطر لاره پورې اړه لري. دویمه، د ټولګي بیلابیلو یوه مهم تخنیکي ستونزه ده. په ډیری موسساتي ډاټا سیټونو کې، زده کونکي چې د مجموعي جمعیت په پرتله کوچنۍ برخه رامینځته کوي. د ټولګي بیلابیلو په حل پرته له خوا زده شوي ناخالص klasifier به په عمومي توګه د لوړ عمومي دقت ته ورسیږي، یوازې له دې چې هرڅه بریالیتوب کوي، په داسې حال کې چې په بشپړه توګه د زده کونکو چې په حقیقت کې د ملاتړ ته اړتیا نلري. تکنیکونه لکه SMOTE oversampling، د لګښت حساس زده کړې، او د F-بټا پايلې پرته د خام دقت پر بنسټ د ګمرکونو د تولید لپاره اړتیا لري چې په تولید کې معنی لري کار کوي. درې، او احتمالا تر ټولو مهم، د خطر د پايلې یوازې په صورت کې ګټور دی که دا د ځانګړي ځواب رامینځته کړي. موسسات چې په تخنیکي ډول پیچلي ماډلونو جوړولو کې سرمایه کوي مګر د مداخله انټرنېټ جوړ نه کوي ترڅو د خپل محصولاتو په اړه د اغیزو په اړه د محدود اغیزو وګورئ. د اټکل کار او مشورتي ظرفیت باید "به هم ډیزاین شوي" وي. یو ماډل چې د زده کونکو د خطر د اخراج د وخت څخه درې اونۍ دمخه جوړوي، مګر کوم چې د محصول په ډیزاین بورډ کې نشي، د پایلو ښه نه کوي. Integrating Models into Institutional Decision Systems د نظامونو د تصمیم کولو په سیستمونو کې د ماډلونو شاملولو د عالي زده کړې تحلیل کې تر ټولو عام ناکام حالت د نمونوي پراختیا او عملیاتي انډول کولو تر منځ د غفلت دی. د څیړنې ټیم یو قوي لوژستیک ریګریسی ماډل جوړوي چې د تاریخي معلوماتو په اړه ښه کار کوي، د پایلو ته د ادارو لارښوونې ته وړاندې کوي، د پرمختګ لپاره تصویب ترلاسه کوي، او بیا د نمونوي په توګه د انفرادي راپور ورکوي چې مشورې یوازې کله چې دوی یاد ولري چې دا وګورئ. اونۍ یا میاشتو وروسته، د نمونوي په سمه توګه ترک شوی دی ځکه چې دا د مشورې رفتار په اړه د تشخیص وړ بدلون نه جوړ کړ. د اغیزمن انډولولو ته اړتیا لري چې د نمونوي پایلو په مستقیم ډول د کارولو په جریانونو کې داخل کړئ چې په هغه ځای کې چمتو شوي دي. د مشورې لپاره، دا عموما د زده کونکي معلوماتو سیسټم یا کیس د مدیریت پلیټ فارم کې د خطر د نمونې په اړه معنی لري چې مشورې روزنې کاروي، پرته له خوا د انفرادي تجارتي چاپیریال ته لارښوونې ته اړتیا لري. د ثبت کولو مدیریت لپاره، دا معنی لري چې د ګټورۍ نمونوي پایلو سره د مالیې ملاتړ بسته کولو د کارولو په جریانونو سره اړیکه ونیسئ ترڅو په نږدې واقعي وخت کې د پیژندنې احتمالاتو له خوا معلوم شوي "کږه په وخت کې" سپارښتنه غوښتنلیکونه ترسره کړي. د ډاټا حکومت د دې ډول انډولولو لپاره اړتیا دی. ماډلونه چې حساس متغیرونه، په شمول د مالیې ملاتړ معلوماتو، د تعلیق ریکارډونه، یا د رواني روغتیا خدمتونو د کارولو په شمول، اړتیا لري د رسمي ډاټا د کارولو توافقونه، په واضح ډول د لاسرسي کنټرولونو، او د انټرنېټ پلهونو ته اجازه ورکوي چې موسسه د FERPA او د اړوند مقرراتو سره مطابقت ثابت کړي. موسسات چې د خپل پیشینه ماډل کولو پروګرامونه جوړ کړي د حکومت د انټرنېټ د حل پرته به د لاسرسي محدودیتونو ته ونیسئ چې د موډل د ځانګړتیاوو په برخه کې جوړولو ته اړتیا لري. Measuring What Actually Changes اندازه کولو چې په حقیقت کې بدل کیږي د مخکښ ماډل کولو پروګرام لپاره د بریالیتوب لپاره مناسب اندازه د ماډل دقت نه دی، دا دی که آیا موسساتي پایلې ښه وي. د ثبت کولو مخکښ ماډل چې د مخکښ غلطو څخه د 8٪ څخه زیات یا کم څخه د 3٪ څخه کموي په تکنالوژيکي توګه حیرانتیا لري، مګر اړین سوال دا ده چې آیا دا پرمختګ د سرچینې ښه تادیه، د مالیې تخنیک لپاره ډیر دقیق وي، یا د رخصتولو د سرمایه کولو لپاره ډیر هدفي وي. د زده کونکي بریالیتوب ماډلونو لپاره، موسسات باید څیړنه وکړي که آیا د لوړ خطر د زده کونکو په منځ کې د مداخله کچه زیاتوي، که څه هم دا مداخله د رخصتۍ یا کورس بشپړولو په اندازه کچه بدلونونو سره تړاو لري، او که څنګه چې د مشورې سیسټمونو له خوا په تاریخ کې کم خدمت شوي جمعیتونه د ماډل له خوا د پراختیا لپاره مساوي لاس رسی وګورئ. دا د AUC-ROC په پرتله محاسبه کولو لپاره ډیر سخت دي، مګر دوی د مټريکونو دي چې څنګه ښکاري چې آیا کار موسسي ارزښت تولید کوي. د عالي زده کړې موسسات د هر صنعت کې تر ټولو غليظ لګښت د معلوماتو سیټونو په اړه ځي. زده کوونکي د کورس ثبت نمونې، د زده کړې مدیریت سیسټم تعقیب، د مالیې ملاتړ تعقیبونه، د کتابتون کارولو، د لارښوونې کارولو، او د نورو ټچ پټونو په ځينو کې سیگنالونه تولید کوي چې په ګډه، د پیژندنې او پایلو په اړه مهم پیژندل شوي سیگنالونه لري. موسسات چې د دې سیگنال سره د اټکل په سختۍ سره زده کوو، دا سره د خلکو او پروسسونو سره اړیکه ونیسئ چې په دې کې عمل کولی شي، او په دوامداره توګه تصدیق کوي چې د خپلو ماډلونه په طرحه توګه کار کوي به په دوامداره توګه د ثبت او زده

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

دا غږ د کیسې په اصلي ژبه تولید شوی!

د موسساتو د تصمیم کولو سیسټمونو کې د ثبت او د زده کونکو بریالیتوب لپاره سیسټمونه predictive modeling

About Author

تبصرې

hang tags

دا مقاله په کې وړاندې شوې وه

Related Stories

Teylor has Been Named Startup of the Year 2021 in Zürich

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

The Therapeutical Principles of Psychoanalysis

Thrilled to be Recognized as the 2021 HackerNoon Contributor of the Year - React

Teylor has Been Named Startup of the Year 2021 in Zürich

Autonomous APIs are the Future - Interview with Jean Machuca, Founder, QCObjects

The Therapeutical Principles of Psychoanalysis

Thrilled to be Recognized as the 2021 HackerNoon Contributor of the Year - React

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps