Studio di un predittore, sull’abbandono degli studenti, basato sul monitoraggio delle attività di studio

Sommario

L’obiettivo del progetto è stato quello di creare un Proof of concept di un predittore, tramite una rete neurale ad apprendimento supervisionato, con lo scopo di prevedere l’andamento accademico degli studenti dell’Università degli studi di Parma tramite l’utilizzo delle frequenze di accesso ai dati provenienti dai servizi didattici di ateneo. All’interno della tesi sono state utilizzate reti neurali basate su Single layer perceptron (SLP) e Multi layer perceptron (MLP) per valutare come esse potessero predire l’andamento delle carriere degli studenti.

Abstract

The objective of the project was to create a proof of concept for a predictor, using a supervised learning neural network, with the aim of forecasting the academic performance and dropout risk of students at the University of Parma through the analysis of access frequencies to digital educational services. Within the thesis, neural networks based on Single-Layer Perceptron (SLP) and Multi-Layer Perceptron (MLP) were utilized to evaluate how they could predict the progression of students’ academic careers.