使用含随机效应的贝叶斯加性回归树开展小学生成绩与其 LMS 活动及社会经济人口特征关系的大规模研究
应用统计
2025-07-09 v1 统计方法学
摘要
利用收集到的几乎涵盖乌拉圭所有 9-12 岁学生的数据，我们展示了如何应用含随机效应的贝叶斯加性回归树（BART）来研究学生成绩与其学习管理系统（LMS）活动及社会经济地位之间的关系。成绩数据与 LMS 活动模式数据进行了合并。选择 BART 是因为其能够纳入学校层面的随机效应。该模型可用于对处于风险的学生的早期识别，并突出表现成功或需要干预的学校。一个有趣的发现是，在低社会经济地位群体中，高水平的 LMS 使用对成绩表现出更大的正向效应。
引用
@article{arxiv.2507.05262,
title = {Large scale study of primary school student performance relative to their LMS activity and socioeconomic demographics using a Bayesian Additive Regression Trees containing random effects},
author = {Natalia da Silva and Bruno Tancredi and Ignacio Alvarez-Castro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.05262},
year = {2025}
}