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INTERPRETABLE MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR IDENTIFYING AT-RISK STUDENTS IN ONLINE DEGREE PROGRAMS

机译:可解释的机器学习算法,用于识别在线学位计划中的风险学生

摘要

Described systems and techniques provide actionable insights to enable student support staff to identify students who are in need of support, even when such students have not requested support. Fast and accurate training of multiple machine learning models may be implemented to enable iterative, updateable predictions of a student's grade in a course, even when the course has never been previously offered to students. As a student progresses through a course and towards a degree that requires that course, described techniques may update a predicted final course grade of that student, using one or more trained, selected machine learning models.
机译:描述的系统和技术提供了可操作的见解,使得学生支持人员能够识别需要支持的学生,即使这些学生没有要求支持。 可以实施快速准确地培训多种机器学习模型,以便在课程中实现学生等级的迭代,可更新预测,即使课程从未向学生提供过。 由于学生通过课程进行了进展,并且需要使用该课程的程度,所描述的技术可以使用一个或多个训练的选择机器学习模型更新该学生的预测最终课程等级。

著录项

  • 公开/公告号US2021304630A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-09-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 COURSERA INC.;

    申请/专利号US202117301145

  • 发明设计人 ALAN HICKEY;XIAO YANG;MARIANNE SORBA;

    申请日2021-03-26

  • 分类号G09B5/08;G06N20;G06Q50/20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 21:21:51

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