Application of quantile regression for the prediction of study results: the case of KTU

LTDarbe tiriama, nuo ko priklauso KTU Ekonomikos ir vadybos fakulteto pirmo kurso studentų galutinis modulio „Matematika 1“ semestro įvertinimas. Tyrimo tikslas – nustatyti, kaip tiksliai semestro pradžioje galima prognozuoti galutinį kiekvieno studento modulio „Matematika 1“ įvertinimą pagal valstybinio brandos egzamino ir Kauno technologijos universiteto bandomojo matematikos testo rezultatus. Tyrimui buvo atrinkta 217 KTU Ekonomikos ir vadybos fakulteto studentų, kurie modulį „Matematika 1“ mokesi 2009–2010 ir 2010–2011 mokslo metais. Prognozuojant galutinį įvertinimą buvo remiamasi šiais kriterijais: studento lytis, matematikos valstybinio brandos egzamino (VBE) įvertinimas ir matematikos testo, laikomo mokslo metų pradžioje, pažymys. Nustatyta, kad studentų VBE ir testo įvertinimai nėra pasiskirstę pagal normalųjį (Gauso) dėsnį, todėl galutinis įvertinimas buvo prognozuojamas kvantilinės regresijos modeliais, o siekiant palyginti – ir tiesinės regresijos modeliu. Kvantilinei regresijai pasirinkti 0,05, 0,25, 0,5, 0,75 ir 0,95 kvantiliai. Visi gauti modeliai palyginti tarpusavyje ir apskaičiuota sudarytų modelių vidutinė absoliutinė procentinė paklaida (MAPE). Nustatyta, jog galutinis įvertinimas tiksliausiai prognozuojamas pagal medianinės kvantilinės regresijos ir tiesinės regresijos modelius.

ENIn this research we analyze what influences the final grades of the Kaunas University of Technology module Mathematics 1. The aim of the article is to find out how accurately we can predict the final grades of the Mathematics 1 module for each student in the beginning of semester, based on the national mathematics exam result and the pilot Kaunas University of Technology Mathematics test results. 217 students were chosen from the KTU faculty of Economics and Management, which participated in the module Mathematics 1 through 2009/10 and 2010/11 school years. To evaluate the final grade we chose these criteria: students' gender, national mathematics exam result and result of university mathematics test, which is taken by each student in the beginning of the semester. It was determined that national mathematics exam results and university mathematics test results are not normally (Gaussian) distributed. The final grade was predicted using models of quantile regression and a linear regression model was used for comparison. Quantile regression was made for 0.05, 0.25, 0.5, 0.75 and 0.95 quantiles. All models were compared between each other and the mean absolute percentage error (MAPE) was evaluated. The median quantile regression and linear regression models were the most accurate.