Il protocollo LEAP previene le perdite temporali nei modelli di allerta precoce LMS

Un nuovo studio su arXiv introduce LEAP (Leakage-Excluded Early-Availability Protocol), un metodo per prevenire le perdite temporali nei modelli di allerta precoce costruiti a partire dai log dei Learning Management System (LMS). Le perdite temporali gonfiano le prestazioni precoci riportate utilizzando informazioni future non disponibili al momento della previsione. LEAP impone il troncamento prima dell'unione e dell'aggregazione, e verifica la provenienza delle feature per escludere evidenze successive al cutoff. Il protocollo è istanziato sul dataset Open University Learning Analytics Dataset (OULAD) con cutoff settimanali. I metodi di apprendimento standard sono valutati utilizzando ROC-AUC, PR-AUC, Brier score e F1@0.5. Il lavoro formalizza la previsione precoce degli esiti basata su cutoff sotto un vincolo di disponibilità temporale.