Predicting Dropouts among a Homogeneous Population using a Data Mining Approach

Student retention is one the biggest challenges facing academic institutions worldwide. Failure to retain students not only affects the student in a negative way but also hinders institutional quality and reputation. While there are several theoretical perspectives of retention, which study the factors that cause students to drop out, more recent studies rely on a data mining and machinelearning approach to explore the problem of retention. In this research, we present a novel data mining approach to predict retention among a homogeneous group of students, with similar social and cultural background, at an academic institution based in the UAE. Our model successfully identifies dropouts at an early stage. It provides an early warning system that enables the institution to promptly intervene with assertive measures. Moreover, our model also effectively determines the top predictive variables of retention. Several researchers study retention by focusing on student persistence from one term to another while our study builds a predictive model to study retention until graduation. Moreover, other works use additional student data for predictions, thereby reducing the dataset size, which is counter productive to data mining. Our research relies solely on pre-college and college performance data available in the institutional database. Our research reveals that the Gradient Boosted Trees is a robust algorithm that predicts dropouts with an accuracy of 79.31% and AUC of 88.4% using only pre-enrollment data. High School Average and High School stream of study are observed to be the top predictive variables of on-time graduation when a student joins college. Our study also reveals that ensemble machinelearning algorithms are more reliable and outperform standard algorithms. ةرصتخم ةذبن يف ل�����شفلا . ملاعلا ءاحنأ عیمج يف ةیمیداكلأا تا�����س�����سؤملا ھجاوت يتلا تایدحتلا ربكأ دحأ بلاطلاب ظافتحلاا دعی نأ نیح يف . ةیسسؤملا ةعمسلاو ةدوجلا اضًیأ قوعی ھنكلو ةیبلس ةقیرطب بلاطلا ىلع طقف رثؤی لا بلاطلاب ظافتحلاا ةیرظنلا تا���ساردلا نم دیدعلا كانھ نأ لاإ ، بلاطلا باح���سنا بب���ست يتلا لماوعلا سردت يتلاو ،بلاطلاب ظافتحلال تانایبلا نع بیقنتلا جھن ىلع دمتعت ةثیدحلا تا������ساردلا نم دیزملا (Data mining) يللآا ملعتلاو (Machine Learning) ءاقبتسلاا ةلكشم فاشكتسلا . یبلا نع بیقنتلا يف ةدیدج ةقیرط مدقن ، ثحبلا اذھ يف بلاطلا نم ة����سناجتم ةعومجم نیب بلاطلا ءاقبب ؤبنتلل تانا انجذومن أب نتی . ةدحتملا ةیبرعلا تاراملإا اھرقم ةیمیداكأ ة������س������سؤم يف ، ةل ثامتم ةیفاق ثو ةیعامتجا ةیفلخ عم ، ریبادتب يروفلا لخدتلا نم ةسسؤملا نكّمی ركبم راذنإ ماظن رفوی ھنإ . حاجنب ،ةركبم ةلحرم يف نیبحسنملاب . ةمزاح بلاطلا ءاقبل ةیؤبنتلا تاریغتملا مھأ ةیلاعفب ددحی انجذومن نإف ، كلذ ىلع ةولاع . ءانبب انتس ارد موقت امنیب رخآ ىلإ لصف نم بلاطلا ءاقب ىلع زیكرتلا للاخ نم ءاقبتسلاا نیثحابلا نم دیدعلا سردی ت���ست ، كلذ ىلع ةولاع . جرختلا ىتح ءاقبت���سلاا ة���ساردل يؤبنت جذومن ةیفا���ضلإا بلاطلا تانایب ىرخأ لامعأ مدخ انثحب دمتعی . تانایبلا نع بیقنتلا يف ةی������سكع جئاتن ىلإ يدؤی امم ، تانایبلا ةعومجم مجح نم للقی امم ، تاؤبنتلل ةیسسؤملا تانایبلا ةدعاق يف ةرفوتملا و ،ةیلكلا لخاد ءادلاا و ةیلكلا لبق ام ءادأ تانایب ىلع طقف . نأ انثحب فشكی ززعملا جردتلا راجشأ (Gradient Boosted Trees) ةقدب نیبحسنملاب أبنتت ةیوق ةیمزراوخ يھ غلبت 79.31 و ٪ AUC ةبسنب 88.4 يف ةساردلا لدعم تامولعم نأ ظحلاُی . طقف لیجستلا لبق ام تانایب مادختساب ٪ ةیوناثلا سرادملا يف ةساردلا عون ىلا ةفاضلااب ةیوناثلا ةسردملا يتلاو ةیلكلل بلاطلا مامضنا دنع رفوتت مھأ امھ نم ةنوكملا يللآا ملعتلا تایمزراوخ نأ ا ً �ضیأ انت�سارد ف�شكت . ددحملا تقولا يف بلاطلا جرختل ةیؤبنتلا تاریغتملا ءازجأ ةدع (Ensemble Machine-Learning) ةیدیلقتلا تایمزراوخلا ىلع قوفتتو ةیقوثوم رثكأ يھ .