Thai University RankingsRESEARCH RADAR
← กลับฐานข้อมูลงานวิจัย
มีศักยภาพระดับโลก

A Machine Learning-Based Student Dropout Risk Prediction and Early Warning System

A Machine Learning-Based Student Dropout Risk Prediction and Early Warning System

สัญญาณผลกระทบ85/100
01

ข้อมูลจากบทคัดย่อ

ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง

Student dropout rates in higher education have become a significant problem for universities worldwide, impacting both student academic achievement and institutional stability. To address this problem, this research proposes the Student Dropout Risk Prediction and Early Warning System (SDRP-EWS), a machine learning framework designed to predict the risk of eventual student dropout. Utilizing multi-semester academic performance data from 20,919 undergraduate students at Sakon Nakhon Rajabhat University, Thailand (2014–2024), the study developed logistic regression, random forest, and XGBoost models. To support early and continuous monitoring, these models were evaluated at three distinct prediction horizons: following the first semester, after the second semester, and after three or more semesters. Cohen's d effect size analysis compared ROC-AUC distributions across engineered feature sets, confirming the practical advantage of the selected model configurations. The results show that XGBoost consistently outperformed other models across all prediction stages, achieving F1-scores for the dropout class ranging from 0.65 in the early stages up to 0.93 in later semesters with comprehensive academic histories. This study's primary contribution is integrating the top-performing multi-semester model into a functional, web-based prototype dashboard tailored for Thai higher education. By providing academic advisors with intuitive risk scores and key contributing factors, the system demonstrates strong potential as an evidence-based decision-support tool to facilitate proactive, targeted institutional interventions.

02

เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม

ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 85/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย

ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Online Learning and Analytics · Evasion and Academic Success Factors · Artificial Intelligence in Healthcare

03

บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย

Kritanat Chungnoy · Tanatorn Tanantong · Naphat Jakkraphatcharakul · Nongnapat Sunontanam · Supada Boonyavattanavijit · Thanyaluck Tungthananithirath · Surasit Uypatchawong · Thammasat University · Sakon Nakhon Rajabhat University

04

ข้อจำกัดของข้อมูล

หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง