A Monte Carlo study on learning algorithms for predicting student dropouts in higher education

The phenomenon of dropping out is one the most significant problems faced by the Italian university system. In this paper, using suitable simulation techniques, we have explored the limits and the possibilities of some Machine Learning Algorithms to predict the probability of abandonment in a timely and efficient way, using an information set that is available at the time of matriculation.

Il problema dell’abbandono degli studi universitari è una rilevante difficoltà con la quale il sistema universitario italiano deve confrontarsi. In questo lavoro, utilizzando opportune tecniche di simulazione, abbiamo esplorato i limiti e le possibilità di alcuni algoritmi di Machine Learning per prevedere gli abbandoni sulla base di una serie di variabili che sono immediatamente disponibili per ciascuno studente.