Student dropout modelling

Thesis title: Modelování odchodů studentů
Author: Maruška, Jiří
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Novotný, Ota
Opponents: Zimmermann, Pavel
Thesis language: Česky
Abstract:
MBA práce se věnuje modelováním odchodů studentů (Student Dropout). V rámci pilotní fáze je analyzován studijní programu Aplikovaná informatika, vyučovaným na fakultě informatiky a statistiky na VŠE. V první části práce jsou představeny definice, koncepty a způsoby měření studijní neúspěšnosti. Jsou představeny zdroje dat pro porovnání jednotlivých vysokých škol v České republice a je ukázán časový vývoj ukazatelů spojených se studijní neúspěšností. Druhá část popisuje stavbu prediktivního modelu v souladu s metodikou CRISP-DM, která je i teoreticky vysvětlena. Zároveň je prakticky ukázána provázanost dat, jejich pochopení, přípravy dat a modelování. Dostupnost (resp. spíš nedostupnost) dat zapříčinila i dílčí redefinice původních cílů. Vlastní praktická část přípravy dat a modelování je provedena v programovacím jazyku Python. Součástí práce je i teoretická kapitola s popisem modelů používaných pro predikci. Třetí část ukazuje návrh reálného použití modelu včetně intervenčních opatření. Závěrem jsou nastíněny některé kroky, které by mohly přinést zlepšení predikce a diskutován další vývoj modelu.
Keywords: příprava dat; studijní neúspěšnost; prediktivní modelování; strojové učení
Thesis title: Student dropout modelling
Author: Maruška, Jiří
Thesis type: Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání
Supervisor: Novotný, Ota
Opponents: Zimmermann, Pavel
Thesis language: Česky
Abstract:
The MBA thesis is focused on the modelling of student dropouts. The pilot phase analyses the study program Applied Computer Science, taught at the Faculty of Computer Science and Statistics at the University of Economics. The first part of the thesis presents definitions, concepts and methods of measuring student dropout. Data sources for comparison of individual universities in the Czech Republic are presented and the development of indicators related to academic failure over time is shown. The second part describes the construction of a predictive model in accordance with the CRISP-DM methodology, which is also explained theoretically. At the same time, the interdependence of data, data understanding, data preparation and modelling is demonstrated in a practical way. The availability (or rather unavailability) of data has also caused a partial redefinition of the original objectives. The actual hands-on part of data preparation and modelling is done in the Python programming language. The theoretical chapter describing the models used for prediction is also part of the thesis. The third part shows the design of a real application of the model including intervention measures. In conclusion, several actions that could improve the prediction are outlined and further development of the model is discussed.
Keywords: Student Dropout; Data Preparation; Predictive Modeling; Machine Learning

Information about study

Study programme: Data & Analytics for Business Management
Type of study programme: Celoživotní vzdělávání studijní program
Assigned degree: MBA
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Information Technologies

Information on submission and defense

Date of assignment: 1. 3. 2022
Date of submission: 31. 3. 2023
Date of defense: 19. 5. 2023
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/84377/podrobnosti

Files for download

    Last update: