基于约束 k 路图划分的公平且技能多样的学生分组
机器学习
2023-01-25 v1 计算机与社会
社会与信息网络
摘要
将合适的学生组合在一个小组中，有望营造强大而有效的学习与协作环境。然而，定义学生小组是一项必须满足多重约束的复杂任务。本工作引入了一种用于公平且技能多样的学生分组的无监督算法。这是通过考虑教务办公室提供的学生课程成绩和敏感属性来实现的。学生的技能集合通过使用 Laplacian eigenmap 对课程成绩数据进行无监督降维来确定。该问题被表述为一个约束图划分问题，其中每个小组中技能集合的多样性被最大化，小组规模根据可用资源设有上下界，并且敏感属性的“平衡”设有下界以在分组中强制公平性。该优化问题使用整数规划求解，并在帝国理工学院的学生课程成绩数据集上展示了其有效性。
引用
@article{arxiv.2301.09984,
title = {Fair and skill-diverse student group formation via constrained k-way graph partitioning},
author = {Alexander Jenkins and Imad Jaimoukha and Ljubisa Stankovic and Danilo Mandic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.09984},
year = {2023}
}