European Journal of Higher Education· 2026Q1
İlk yıl izlerini takip etmek: erken öğrenci etkinliği ve akademik performans
Following freshman footprints: early student activity & academic performance
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
İlk dönem Moodle giriş verileri ve sınav kayıtları, sınav sonuçları henüz mevcut olmadan önce bile öğrenci bırakma, aktivite dışı kalma ve kalıcılık tahminlerini önemli ölçüde iyileştirir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- İlk dönem Moodle giriş ve sınav kayıt verileri, okulu bırakma, aktivite dışı kalma ve kalıcılık tahminlerini iyileştirir.
- Bu verileri içeren makine öğrenmesi modelleri, geleneksel yöntemlerden daha yüksek sınıflandırma doğruluğu elde eder.
- Öğrenci aktivite verileri, sınav sonuçları henüz açıklanmadan bile sonuçları tahmin edebilir.
- Dönemin ilerleyen zamanlarındaki öğrenme platformu aktivitesi, dönemin başlarındaki aktiviteye göre akademik performansın daha güçlü bir göstergesidir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Study performance in the first semester is highly predictive for study success. Hence, early interventions targeted at students-at-risk are called for. This study examines the potential of first-semester system activity data for student at-risk classification. By incorporating login data from the learning management system Moodle and information on registered exams, we aim to improve outcome forecasts even before exam results are available. Using machine learning techniques, we demonstrate that including this data significantly enhances classification accuracy for all three outcomes: dropout, (in-) activity, and first semester retention. Moreover, classifying student activity levels can be done under stricter data availability constraints, making it a potential alternative to traditional study success or failure predictions. Our regression analysis reveals a strong relationship between learning platform activity and study performance. Additionally, it suggests that learning activity later in the semester is more important for academic performance than activity during the first month.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. European Journal of Higher Education, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Bilgisayar Bilimi Uygulamaları
Computer Science ApplicationsComputer Science