Mis on õpianalüütika töölaud ja mida sellega teha saab?

Vaadata saab ühe õppekava kõigi tudengite hinnatud katkestamisriski või  filtreerida tulemusi riskitaseme ja õppimise aasta alusel ehk kuvamiseks saab valida nt vaid kõrge riskitasemega üliõpilased, kes on õpingutes 3.aastal. „Kogu õppekava“ tähendab, et filtreid ei kasutata ja näidatakse kogu õppekava tulemusi.

Töölaual kuvatakse üldine statistika ja katkestamisriskis olevate tudengite nimekiri koos õppimise aasta ja riskifaktori(te)ga.  Selle põhjal saab programmijuht või õppekorraldaja üliõpilasega probleemide ennetamiseks ja lahendamiseks ühendust võtta.

Saate saata üliõpilasele kirja oma postkasti kaudu, kasutades etteantud kirjamalli. Kirjamalli on võimalik oma eelistuste järgi muuta.

Tutvuge ennetavate ja toetavate tegevustega, mida TÜ-s saab tudengitele pakkuda.

Mida tähendab madal, keskmine ja kõrge ennustatav riskitase?

Ennustatav riskitase näitab seda, kui suure väljalangemisriskiga üliõpilaste rühma konkreetne üliõpilane kuulub. Mudel teeb ennustuse, kas üliõpilane langeb välja kolme eri faktori kohta eraldi (tulemuslikkus, pingutus ja akadeemiline taust).

Kõrge ennustatava riskitasemega üliõpilastel on kolmes faktoris kõrge risk,keskmise tasemega kahes faktoris ja madala riskitasemega ühes faktoris.

Kõrge ja keskmine ennustatav riskitase viitab, et üliõpilasel võivad ilma toetuseta tekkida raskused õpingute läbimisel.

Mis on tulemuslikkus, pingutus ja akadeemiline taust?

Need on õpianalüütika ennustusmudeli riskifaktorid, mille arvutamise aluseks on üliõpilaste katkestamist ennustavad tegurid ÕIS-i andmetel.

Tutvuge õpianalüütika mudeli andmete loeteluga.

Tulemuslikkus tähendab õpingutes edasijõudmist ja tulemusi, mille arvutamise aluseks mudelis on nt saadud ainepunktid ja sooritatud eksamid.

Pingutus tähendab õpingutega seotud tegevusi, mille hindamise aluseks mudelis on nt registreeritud ained ja akadeemilise puhkuse kestus.

Akadeemiline taust kajastab eelnevate õpingutega seotud näitajaid, nt varasemat haridustaset ja vastuvõtutulemusi.

Mis on õppimise aasta?

Õppimise aasta näitab täisaastate arvu hetkest, mil üliõpilane on konkreetse õppekava alusel ülikooli immatrikuleeritud (mudelis praegune kuupäev miinus immatrikuleerimise kuupäev).

Kuidas mudel toimib?

Mudeli aluseks on random forest (otsustusmets) masinõppe analüüsimeetod, mis arvestab varasemalt katkestanud tudengitega seostuvaid tegureid konkreetse õppekava kontekstis erinevate faktorite kaupa. Mudel arvab tudengi riskirühma tegurite kombinatsiooni (arvestades kuut olulisemat tegurit igas faktoris), mitte ühegi üksiku teguri tõttu.

Andmete uuendamisel ja mudeli nn treenimisel uueneb ka tegurite kombinatsioon. Mudelis kasutatakse praegu ainult ÕISi andmeid.

Mudeli headust saab iseloomustada kahe näitajaga, mis samuti uuenevad mudeli treenimisel. Nende arvutamisel on võetud eelduseks, et keskmise ja kõrge riskiga tudengid katkestavad ning ilma riskita ja madala riskiga tudengid ei katkesta.

Õigsus (accuracy) näitab õigesti ennustatud juhtumite osakaalu (%) kogu valimist.

Saagikus (recall) näitab, kui suure osa (%) kõigist tegelikult katkestanud tudengitest suutis mudel õigesti ennustada.  

18.02.2022 seisuga olid väärtused järgnevad:

Bakalaureus, rakenduskõrgharidus ja integreeritud õpe: õigsus 81%, saagikus 65%

Magistriõpe: õigsus 91%, saagikus 56%

Need numbrid näitavad, et praegu on mudel katkestamisriski ennustamisel pigem tagasihoidlik ehk tegelikult on rohkem tudengeid riskirühmas, mida me ei suuda aga tänaste andmetega ennustada.

Millal andmeid uuendatakse?

Mudeli andmeid uuendatakse 5 korda aastas, need on seotud akadeemilise kalendri tähtpäevadega:

1. Poole semestri piir sügissemestril
2. Õppekava täitmise arvestuspäev sügissemestril ja kevadsemestri õppeainetele registreerumise tähtaeg
3. Poole semestri piir kevadsemestril
4. Kevadsemestri lõpp
5. Õppekava täitmise arvestuspäev kevadsemestril, Sügissemestri õppeainetesse registreerumise tähtaeg