Predicting key educational outcomes in academic trajectories: a machine-learning approach

Predicting and understanding different key outcomes in a student's academic trajectory such as grade point average, academic retention, and degree completion would allow targeted intervention programs in higher education. Most of the predictive models developed for those key outcomes have been based on traditional methodological approaches. However, these models assume linear relationships between variables and do not always yield accurate predictive classifications. On the other hand, the use of machine-learning approaches such as artificial neural networks has been very effective in the classification of various educational outcomes, overcoming the limitations of traditional methodological approaches. In this study, multilayer perceptron artificial neural network models, with a backpropagation algorithm, were developed to classify levels of grade point average, academic retention, and degree completion outcomes in a sample of 655 students from a private university. Findings showed a high level of accuracy for all the classifications. Among the predictors, learning strategies had the greatest contribution for the prediction of grade point average. Coping strategies were the best predictors for degree completion, and background information had the largest predictive weight for the identification of students who will drop out or not from the university programs.Fil: Musso, Mariel Fernanda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental "Dr. Horacio J. A. Rimoldi". Grupo Vinculado CIIPME - Entre Ríos - Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental "Dr. Horacio J. A. Rimoldi"; ArgentinaFil: Rodríguez Hernández, Carlos Felipe. Katholikie Universiteit Leuven; BélgicaFil: Cascallar, Eduardo C.. Katholikie Universiteit Leuven; Bélgic

Determinantes genéticos de los resultados de un programa de entrenamiento cognitivo en niños

Introducción: Los trabajos de entrenamiento cognitivo, específicamente de la memoria de trabajo y su transferencia a otros aprendizajes, ha sido controversial en los últimos 10 años. Si bien algunos estudios señalan efectos de entrenamiento de la memoria de trabajo, de la atención y control de los impulsos, y mejora de la inteligencia fluida, cuidadosos meta-análisis señalan que dichos entrenamientos se limitan a la automatización de ciertos procedimientos y tareas específicas, con poco efecto sobre la transferencia lejana a nuevos aprendizajes. Diferencias individuales podrían estar modulando este efecto, entre ellas variaciones en ciertos genes que sintetizan diferentes proteínas asociadas con variaciones en funciones ejecutivas. El objetivo del presente trabajo es presentar evidencia acerca de la contribución de marcadores genéticos específicos en las ganancias de un programa de entrenamiento cognitivo para niños, modelando redes neuronales artificiales (RNA) que pudieran clasificar con alta precisión, quienes mejorarían en su MT e inteligencia fluida. Metodología: Se consideró una muestra de 66 niños que fueron entrenados en un estudio previo (Combita- Merchan, 2014; Combita et al., 2017), varones= 54.2%, edades entre 50.9 y 75.9 meses (M= 63.07; SD= 7.31), de Granada (España). El grupo control tenía las mismas características sociodemográficas (n=34). Criterio de inclusión: capacidades sensoriales normales o corregidas, no poseer historia de enfermedades crónicas y/o psicopatológicas, y no haber estado bajo tratamiento farmacológico. El programa computarizado de entrenamiento fue administrado durante cuatro semanas (10 sesiones; 45 minutos por sesión), incluyendo 14 ejercicios en 6 categorías (Rastreo/Anticipación; Atención focalizada/Discriminación; Monitoreo del conflicto/Resolución; Control inhibitorio; Alternancia, y Atención sostenida). Fueron tomadas muestras de marcadores genéticos involucrados en la regulación de la dopamina (COMT, DAT1, DRD4), serotonina (5HTT), norepinefrina (MAOA3), acetilcolina (CHRNA4), y otros (SNAP, DBH), junto a medidas de memoria de trabajo (Sub-test Span del WISC-III) e inteligencia fluida (K-BIT; Kaufman & Kaufman, 1990). Se modelaron RNA (multilayer perceptron) utilizando un algoritmo backpropagation, en una fase de entrenamiento de la red y de testeo, maximizando la precisión en la clasificación. Se le dio igual peso tanto a precisión como a la sensibilidad de la red (medidas de la calidad de los resultados de las redes). Resultados: Se obtuvo un modelo que logró clasificar con un 83.3% de precisión a los niños que mejoraron en su inteligencia fluida, y con un 100% a los que no se beneficiaron del programa. COMT haplotype, la edad, género y presencia/ausencia del alelo 10r del DAT1 fueron los más importantes predictores para dicha red. El género y la presencia/ausencia del alelo 10r del DAT1 se encontraron asociados. La mayoría de los chicos del grupo beneficiado eran varones (70%) y portadores de este alelo (94.1%). Por otro lado, se obtuvo un modelo que logró un 80% de precisión en la clasificación de los niños que mejoraron en su memoria de trabajo y un 100% de precisión para los niños que no se beneficiaron. La edad, presencia/ausencia del alelo 3r de la MAOA, SNP rs6269, y un haplotype incluyendo SNPs rs6269, rs4633, rs4818, rs4680 del COMT, fueron los predictores más importantes para esta red. Discusión: los hallazgos sugieren que variaciones particulares de genes que involucran la neurotransmisión dopaminergica y de la norepinefrina, afectan la susceptibilidad para beneficiarse de un programa de entrenamiento cognitivo, patrones que son consistentes con estudios previos (Brehmer et al., 2009; Combita-Merchan, 2014; Söderqvist, 2012).Fil: Musso, Mariel Fernanda. Universidad Argentina de la Empresa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental Dr. Horacio J. A. Rimoldi; ArgentinaFil: Cascallar, Eduardo C.. Katholikie Universiteit Leuven; BélgicaXVII Reunión Nacional y VI Encuentro Internacional de la Asociación Argentina de Ciencias del ComportamientoPosadasArgentinaAsociación Argentina de Ciencias del Comportamient

Memoria de trabajo y atención ejecutiva: buscando patrones en sus contribuciones al desempeño de resolución de problemas

Introducción: Durante los últimos 50 años, el concepto de memoria de trabajo (MT) ha cobrado gran relevancia distanciándose de las características de un modelo pasivo de memoria a corto plazo para avanzar hacia modelos que focalizan sobre los mecanismos de control activo y de procesamiento. Tareas complejas que incluyen interferencia (lectura, operaciones, espaciales) han permitido explorar esta capacidad de MT, y su desempeño se ha encontrado fuertemente asociado a un amplio rango de habilidades cognitivas. Objetivo: presentar una serie de estudios desarrollados en los últimos 5 años en Argentina desde distintas aproximaciones metodológicas, para comprender la participación e interacciones de la memoria de trabajo y control ejecutivo en el desempeño matemático (DM) y de resolución de problemas complejos (RPC).Fil: Musso, Mariel Fernanda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental "Dr. Horacio J. A. Rimoldi". Grupo Vinculado CIIPME - Entre Ríos - Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental "Dr. Horacio J. A. Rimoldi"; ArgentinaFil: Cascallar, Eduardo C.. Katholikie Universiteit Leuven; BélgicaXVII Reunión Nacional y VI Encuentro Internacional de la Asociación Argentina de Ciencias del ComportamientoPosadasArgentinaAsociación Argentina de Ciencias del Comportamient

Predicting general academic performance and identifying the differential contribution of participating variables using artificial neural networks

oai:flr.journals.publicknowledgeproject.org:article/13Many studies have explored the contribution of different factors from diverse theoretical perspectives to the explanation of academic performance. These factors have been identified as having important implications not only for the study of learning processes, but also as tools for improving curriculum designs, tutorial systems, and students’ outcomes. Some authors have suggested that traditional statistical methods do not always yield accurate predictions and/or classifications (Everson, 1995; Garson, 1998). This paper explores a relatively new methodological approach for the field of learning and education, but which is widely used in other areas, such as computational sciences, engineering and economics. This study uses cognitive and non-cognitive measures of students, together with background information, in order to design predictive models of student performance using artificial neural networks (ANN). These predictions of performance constitute a true predictive classification of academic performance over time, a year in advance of the actual observed measure of academic performance. A total sample of 864 university students of both genders, ages ranging between 18 and 25 was used. Three neural network models were developed. Two of the models (identifying the top 33% and the lowest 33% groups, respectively) were able to reach 100% correct identification of all students in each of the two groups. The third model (identifying low, mid and high performance levels) reached precisions from 87% to 100% for the three groups. Analyses also explored the predicted outcomes at an individual level, and their correlations with the observed results, as a continuous variable for the whole group of students. Results demonstrate the greater accuracy of the ANN compared to traditional methods such as discriminant analyses.  In addition, the ANN provided information on those predictors that best explained the different levels of expected performance. Thus, results have allowed the identification of the specific influence of each pattern of variables on different levels of academic performance, providing a better understanding of the variables with the greatest impact on individual learning processes, and of those factors that best explain these processes for different academic levels

Identificación del "Gendarme modelo" utilizando machine learning

Si bien existen antecedentes en el ámbito de selección y entrenamiento de las fuerzas armadas y de seguridad, son escasas las investigaciones en nuestro país y en América Latina que validaron procedimientos para la selección de candidatos a cadetes para fuerzas de seguridad nacional. Los estudios reportados en Europa y USA utilizaron aproximaciones estadísticas clásicas que si bien fueron útiles para la predicción del desempeño en este tipo de puestos, no contemplan la complejidad del fenómeno. Además, estos métodos no demostraron ser precisos ni buenos detectores de los mejores candidatos a mediano/largo plazo. En Argentina, los procesos de selección siguen criterios poco estandarizados y con insuficiente evidencia de validez empírica. Esto puede tener graves consecuencias, no solo por los altos costos del entrenamiento en instituciones con régimen de internado, sino también por los riesgos de vida que conlleva un inadecuado desempeño en estos puestos. Este estudio presenta resultados preliminares de un proyecto actual que busca desarrollar un sistema predictivo robusto utilizando machine learning para una selección más precisa de los mejores candidatos a gendarme. Las redes neuronales artificiales (RNA) han sido muy utilizadas en campos como la ingeniería, meteorología, oceanografía, economía, lucha contra el terrorismo y últimamente en la educación. Objetivo: Desarrollar un sistema predictivo que permita seleccionar con alta precisión a aquellos candidatos que mejor se ajusten al perfil apropiado de un gendarme (en un momento preciso de su carrera), aplicando machine-learning con RNA. El primer objetivo fue identificar al grupo de mejor desempeño al finalizar el primer año en el lugar destino (puesto de oficial en la primera jerarquía de la carrera).Método: Participaron 207 Subalfereces, ambos sexo (Masculino: 79.7%), edades entre 18 y 23 años, cohorte 2014. Se registraron el promedio académico de egreso del instituto universitario, el promedio académico del cuarto año universitario realizado en un CEPE, la calificación de desempeño de ese mismo año, y la calificación del primer año en el puesto (2018). Se realizaron cluster análisis (método K-medias) utilizando la calificación de destino 2018 para establecer los grupos de pertenencia. Se llevaron a cabo análisis de regresión logística (RL) y RNA (multilayer perceptron) con un algoritmo de retro-alimentación para obtener una clasificación predictiva del grupo con la mejor calificación en el primer año de destino. Resultados: Después de 7 iteraciones, el cluster análisis halló cuatro grupos significativamente distintos en cuanto al desempeño en el lugar de destino (F= 408.793; p< .001). El análisis de RNA logró identificar con un 100% de precisión al grupo de mejor calificación (n=47, verdaderos positivos) y al grupo no target (verdaderos negativos) tanto en la fase de entrenamiento como en la de testing, y con un 90.9% de precisión total en la fase de validación. El modelo de RL resultó significativo (x2=41.773, p< .001; gl=4) y logró un adecuado ajuste pero sólo un 27% de la variancia fue explicada por los predictores (Nagelkerke?s R2=.27). Si bien la RL logró una precisión total de 82.6% presentó un mayor porcentaje de falsos negativos (60%) y solamente un porcentaje de 40.4% de los verdaderos positivos. Discusión: Estos modelos preliminares de RN demostraron que es una metodología robusta para la identificación del grupo de gendarmes con mejor desempeño y de aquellos factores que más influyen (de los disponibles en este momento). Este es un primer paso para continuar luego con la selección de aquella información preliminar de los candidatos a gendarmería, asociada con los predictores de este estudio, ampliando la validez y efectividad de la clasificación con el agregado de información proveniente de diversas fuentes y que esté disponible al momento que la persona presente su aplicación como candidato a gendarme.Fil: Musso, Mariel Fernanda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental Dr. Horacio J. A. Rimoldi; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa; ArgentinaFil: Romero, M.. Instituto Universitario de Gendarmeria Nacional Argentina; ArgentinaFil: Cascallar, Eduardo C.. Katholikie Universiteit Leuven; BélgicaXVII Reunión Nacional y VI Encuentro Internacional de la Asociación Argentina de Ciencias del ComportamientoPosadasArgentinaAsociación Argentina de Ciencias del Comportamient

Modeling the contribution of genetic variation to cognitive gains following training with a machine learning approach

The objective of this research was to develop robust predictive models of the gains in working memory (WM) and fluid intelligence (Gf) following executive attention training in children, using genetic markers, gender, and age variables. We explore the influence of genetic variables on individual differences in susceptibility to intervention. Sixty-six children (males: 54.2%) aged 50.9-75.9 months participated in a four-weeks computerized training program. Information on genes involved in the regulation of dopamine, serotonin, norepinephrine, and acetylcholine was collected. The standardized pre- to post-training gains of two dependent measures were considered: WM Span backwards condition (WISC-III) and the IQ-f factor from the Kaufman Brief Intelligence Test (K-BIT). A machine-learning methodology was implemented utilizing multilayer perceptron artificial neural networks (ANN) with a backpropagation algorithm. Both ANN models reached high overall accuracy in their predictive classification. Variations in genes involved in dopamine and norepinephrine neurotransmission affect children's susceptibility to benefit from executive attention training, a pattern that is consistent with previous studies

Individual differences in basic cognitive processes and self-regulated learning:Their interaction effects on math performance

The study analyzes the relationships between working memory capacity, executive attention, and self-regulated learning (srl) on math performance (mp), and more specifically on items with different levels of complexity and difficulty. Sample: 575 university students (female: 47.5%; 18–25 years old), first academic year. Instruments: attention network test; automated operation span; mathematics test; on-line motivation questionnaire, and learning strategies questionnaire. Results confirm the crucial role of individual differences in wmc that impact directly on mp, mediated by subjective competence. Affective srl contribute significantly as mediating variables but their positive effect depends on the availability of cognitive resources. Findings partially confirmed the differential contribution of cognitive processes in the prediction of performance in complex vs difficult items. We found support for a complex pattern of interactions between cognitive processes and components of srl model at the strategy level, in their effect on mp, and given specific item characteristics

Self-regulation and executive functions: understanding learning and school performance

Una extensa literatura nos señala la importancia de las funciones ejecutivas y auto- regulación para el aprendizaje y desempeño. A pesar de las diferentes concepciones y modelos teóricos, ambos constructos se refieren a un conjunto de procesos cognitivos que hacen a la coordinación del procesamiento de la información y el control cognitivo. El presente capitulo presenta una conceptualización de estos procesos cognitivos en relación al desempeño escolar y otros constructos que han sido estudiados en la literatura. Además, este capítulo presenta resultados que señalan efectos del contexto y considera factores genéticos y epigenéticos e intervenciones, como así también presenta una discusión acerca de las condiciones de estos resultados y sus limitaciones.Fil: Musso, Mariel Fernanda. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental "Dr. Horacio J. A. Rimoldi". Grupo Vinculado CIIPME - Entre Ríos - Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental "Dr. Horacio J. A. Rimoldi"; Argentina. Universidad Argentina de la Empresa; ArgentinaFil: Richaud, Maria Cristina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental Dr. Horacio J. A. Rimoldi; ArgentinaFil: Cascallar, Eduardo C.. Katholikie Universiteit Leuven; Bélgic

Validación de la versión en español de la Escala de Remoralización

La Escala de Remoralización (RS) fue desarrollada para medir el estado de un individuo en términos de cómo se percibe a sí mismo con relación a su autoconcepto, autovaloración, esperanza, empoderamiento y anticipación positiva. Sin embargo, no hay datos de propiedades psicométricas en la población no clínica. El objetivo de este estudio fue validar una versión española de la RS en una muestra no clínica con un objetivo de prevención y/o promoción de la salud mental. La versión original de la RS fue traducida al español y se aplicó a una muestra no clínica de 1.443 estudiantes universitarios en Argentina (de 18 a 25 años). Se realizaron estudios de análisis factorial exploratorio y confirmatorio para estudiar la estructura factorial y la validez del constructo. Los resultados indican que un modelo de 2 factores (autosatisfacción y autoconcepto) presenta un mejor ajuste para esta población no clínica. La consistencia interna de la escala total y de ambas subescalas fue de moderada a alta. Los análisis discriminantes y análisis de grupos contrastados fueron significativos: la muestra clínica y sujetos con síntomas de depresión mostraron menos «remoralización» que la muestra no clínica y sujetos sin síntomas depresivos. Los resultados se discutieron teniendo en cuenta conceptualizaciones y estudios previos. En conclusión, la RS fue validada para su uso en una población no clínica de Argentina. Respecto a su validez de constructo, se obtuvo un modelo de 2 factores con una alta confiabilidad.The Remoralization Scale (RS) was developed in order to measure an individual?s state in terms of how the person perceives him or herself in relation to his/her self-concept, self-value, hope, empowerment and positive anticipation. However, there is no data on the psychometric properties of the instrument in a non-clinical population. The aim of this study was to validate a Spanish version of the Remoralization Scale (RS) in a non-clinical sample with a prevention objective and/or the promotion of mental health. The original version of the RS was translated into Spanish and it was applied to a non-clinical sample of 1443 university students in Argentina (18 to 25 years old). Exploratory and Confirmatory factor analyses were performed to study the factorial structure and the validity of the construct. Results suggest that a two factor-model (self-satisfaction and self-concept) results in the best fit for this non-clinical population. The reliability of the total scale and for both sub-scales was moderate to high. Discriminant analysis and contrasting groups analysis showed significant results: the clinical sample and the depression-symptoms sample showed less ?remoralization? than the non- clinical sample and a group without depression symptoms, respectively. Results are discussed taking into account previous conceptualizations and studies. In conclusion, the RS was validated for its use in a non-clinical Argentinean population. Regarding its construct validity, a two-factor model with high reliability was obtained.Fil: Musso, Mariel Fernanda. Universidad Argentina de la Empresa; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Saavedra 15. Centro Interdisciplinario de Investigaciones en Psicología Matemática y Experimental Dr. Horacio J. A. Rimoldi; ArgentinaFil: Scherb, Elena Diana. No especifíca;Fil: Wyss, Paulina Gertrudis. Universidad Argentina de la Empresa; ArgentinaFil: Cascallar, Eduardo C.. University Of Leuven; BélgicaFil: Vissers, Wiede. Radboud Universiteit Nijmegen; Países Bajo