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J-GLOBAL ID：202202254359514502   整理番号：22A0554421

学生-教師のドロップアウトリスクと早期同定の予測:4段階ロジスティック回帰アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Predicting Student-Teachers Dropout Risk and Early Identification: A Four-Step Logistic Regression Approach

著者 (2件)： Singh Harman Preet (Department of Management and Information Systems, College of Business Administration, University of Ha’il, Ha’il, Saudi Arabia) ,  Alhulail Hilal Nafil (Department of Management and Information Systems, College of Business Administration, University of Ha’il, Ha’il, Saudi Arabia)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 10  ページ： 6470-6482  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 学生-教師のドロップアウトは学習プロセスにおける複雑で深刻な問題であり,学生,学術機関,経済資源,および社会へのその付随的マイナスの意味がある。本研究では,学生-教師ドロップアウトに及ぼす個人(学生),学術的および社会経済的予測変数の複合および相対的影響を調査した。本研究は,予測可能性を最適化するモデルを開発することにより,リスクのある学生-教師の早期同定を改善する。アンケートを用い,最小開発国(LDC)の公共教師訓練大学(TTC)の1723人の学生-教師のサンプルについて4段階ロジスティック回帰手順を採用した。本研究は,学生-教師の摩滅の最も高い予測因子として,双晶の学術性能と吸引因子を確認した。TTCを選択するための学術的理由は,教育の初期に学生-教師によって確立された職業的動機づけと目標が,ドロップアウトを防ぐのに役立つので,有意であった。予想に反して,学生-教師の文化的価値,教育の親の水準,および融資教育の費用は,ドロップアウト決定に有意な影響を及ぼさなかった。これは,LDCにおける学生-教師のための政府の財政支援と,より高い教育が,1つの社会的および経済的状態を改善できるという広範囲にわたる信念により,最もありそうであった。この知見は,早期同定とドロップアウト防止努力が,健康学習と保持環境を促進するために,様々な支援サービスを統合するべきであることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 教育 ,  最適化 ,  双晶 ,  学習 ,  動機づけ ,  職業 ,  発展途上国 ,  モデル ,  *教師 ,  予測可能性
準シソーラス用語： 教員研修 ,  学習過程 ,  *ロジスティック回帰分析 ,  社会経済 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： CAI  (JE09000G) ,  科学技術教育  (AA04000C) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (7件)： 学生 ,  教師 ,  早期 ,  同定 ,  予測 ,  段階 ,  ロジスティック回帰