基于代表性学习和随机森林模型的STEM专业学生流失率分析 学术轨迹分析是评估和改善STEM专业留学生的关键组成部分。 分析学生的学术行为的一种常见做法是根据人类选定的特征进行分析。 虽然这种方法在关联已知现象时可能很有效，但是根据领域知识制作的功能可能会排除发现有用但不熟悉的现象的可能性。 在这项工作中，将结合建模来预测学生在STEM中的保留率。 代表性学习方法的目标是使模型能够理解课程互连性的体系结构。 并将在其他情况下有用。 随机森林将根据代表性学习提供的信息以及其他学生信息进行预测。 这种