理解数学表现差异：基于可解释性的考察
计算机与社会
2025-02-28 v1
摘要
问题。教育领域中关于数学表现的差距是持续的挑战。本研究旨在揭示这些差异背后复杂因素，尤其聚焦于国际学生之间，强调这些因素的可解释性。方法。本研究利用来自国际学生评估计划 (PISA) 的数据，通过进行严格的预处理和变量选择，为应用二分类可解释性模型做准备。这些模型采用分层 K 折交叉验证技术进行训练，以确保代表均衡，并使用六项关键指标进行评估。解决方案。通过应用诸如 Shapley 增益解释 (SHAP) 分析等可解释性模型，我们识别出影响学生表现的关键因素，包括阅读可及性、批判性思维技能、性别以及地理位置。结果。我们的发现揭示了与资源 availability 相关的显著差距，来自较低社会经济背景的学生拥有的书本数量较少，且在数学表现方面表现较差。地理分析显示，某些地区在 PISA 评估中持续表现较差。性别也成为决定因素，女性在表现水平上贡献不同。结论。该研究提供了关于学生数学表现多方面决定因素的见解，并为未来研究的潜在方向提供了建议，包括探索全球可解释性模型，进一步检讨社会经济、文化和教育因素的作用。
引用
@article{arxiv.2502.19424,
title = {Understanding the Disparities in Mathematics Performance: An Interpretability-Based Examination},
author = {Ismael Gomez-Talal and Luis Bote-Curiel and Jose Luis Rojo-Alvarez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.19424},
year = {2025}
}