Dự báo khả năng bỏ học của sinh viên: Áp dụng mô hình hồi quy binary logistic

Tóm tắt

Hiện nay, tình hình bỏ học giữa chừng là một hiện tượng đáng báo động. Bài nghiên cứu này nhằm xây dựng mô hình dự báo khả năng bỏ học của sinh viên vừa học vừa làm, nghiên cứu tình huống tại Trung tâm Đào tạo thường xuyên Trường Đại học Kinh tế Công nghiệp Long An. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập gồm 250 sinh viên hệ vừa làm vừa học trúng tuyển trong năm học 2017 - 2018. Trong nghiên cứu sử dụng hồi Binary Logistic để phân tích, kết quả cho thấy, có 5 yếu tố tác động tới khả năng bỏ học của sinh viên là: (1) Cần thiết kế thời khóa biểu thật linh động để sinh viên có thể lựa chọn thời gian học tập phù hợp nhất cho chính họ, (2) Cơ sở đào tạo xây dựng quy chế sao cho thuận lợi nhất cho sinh viên bảo lưu kết quả khi trở lại trường khi điều kiện họ có thể tiếp tục học sau thời gian tạm dừng, (3) Cơ sở đào tạo nên xây dựng chương trình theo hướng tinh gọn và thực tiễn hơn (4) Truyền thông tạo ấn tượng tốt với công chúng, (5) Dịch vụ học tập tốt giúp cho sinh viên gắn bó hơn với trường.

Abstract

Today, the student dropout problem is an alarming. This study aims to build a model to predict the dropout probability of in- service students - A case study at the Permanent Training Center in Long An University of Economics and Industry. The collected data includes 250 students of working and studying system who were matriculated in the academic year 2017-2018. In the study, using Binary Logistic regression for analysis, the results show that there are 5 factors affecting the student's to dropout ability, namely (1) It is necessary to design a flexible schedule so that students can choose the most suitable timetable for themselves, (2) The institute develops regulations so that it is most convenient for students to reserve their results when returning to school after the pause time, (3) The institute should develop more compact and practical way (4) Communication makes a good impression on the public, (5) Good study service helps students to stick with the college.