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Décrochage scolaire : un algorithme Machine Learning peut le prédire

Le décrochage scolaire est un véritable fléau. Par chance, le Machine Learning pourrait y mettre un terme. L’entreprise Jade Software est parvenue à développer un algorithme capable de prédire l’abandon des études à un niveau individuel, pour mettre aux établissements scolaires de prendre des mesures avant qu’il ne soit trop tard. L’outil est actuellement en cours de test dans plusieurs universités d’Australie et de Nouvelle-Zélande.

Les Data Scientists de Jade Software se sont basés sur 15 ans de données historiques d’étudiants afin de créer un outil permettant de prédire le décrochage scolaire. Les données en question étaient par exemple l’âge des étudiants, la distance qui les séparent du campus, leur parcours scolaire, leurs origines ethniques, ou encore la somme qu’ils dépensent pour payer leurs études.

Décrochage scolaire : prédire l’abandon pour prendre des mesures préventives

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Plusieurs algorithmes de Machine Learning ont été testés sur ces données, déclinés en plusieurs itérations et raffinés jusqu’à être suffisamment aboutis pour prédire le décrochage scolaire avec une précision de 92%. Le score peut ensuite être ensuite transmis aux universités pour leur permettre de prendre les mesures nécessaires à un niveau individuel. En outre, l’algorithme peut également permettre d’identifier les groupes qui sons plus susceptibles de décrocher afin de mieux prendre en charge ces groupes.

Pour l’heure, l’algorithme de Machuine Learning de Jade Software est en cours de test dans plusieurs universités de Nouvelle-Zélande et d’Australie. La firme préfère appliquer son savoir-faire au secteur de l’éducation. Par la suite, toutefois, il est possible qu’elle envisage de vendre son outil à des entreprises privées d’autres secteurs. Il s’agit d’une nouvelle application des analyses prédictives, mais le principe de cet outil est finalement le même que celui des algorithmes utilisés par Netflix, Google ou Amazon pour prédire les préférences de leurs clients.

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