基于学术与个人背景的计算机科学教授与学生成功预测
计算机与社会
2024-08-06 v4
摘要
许多计算机科学（CS）学生在完成本科学业后，申请北美具有竞争力的研究生项目。他们的长期目标通常是被五大科技公司之一雇佣或成为教职人员。因此，了解录取标准的作用可能有助于他们选择实现目标的最佳路径。本文中，我们分析学生此前所在大学对其被北美知名大学录取以及未来回归学术界成为教授的机会的影响。我们的结果表明，其先前大学的排名是实现目标的一个重要因素。我们随后说明，在被计算机科学排名前25的项目录取的学生中，其本科院校存在偏见。最后，我们采用机器学习模型预测这些大学中教授的成功程度。我们在该预测任务上取得了7.85的RMSE。
引用
@article{arxiv.2311.02476,
title = {Forecasting Success of Computer Science Professors and Students Based on Their Academic and Personal Backgrounds},
author = {Ghazal Kalhor and Behnam Bahrak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.02476},
year = {2024}
}