2018年1月
逃学与许多危险行为和不良后果相关。我们使用班级缺勤的详细管理数据,以一起缺课的学生为基础构建社交网络。我们模拟这些网络,并使用排列测试来显示某些学生系统地协调他们的缺席。利用家长对学生缺勤的信息干预,我们发现接受治疗的学生对他们网络中的同龄人产生溢出效应。我们展示了一种结合机器学习技术来识别异质效应、直接效应和溢出效应的最优目标算法,可以在预算限制的情况下进一步提高干预的疗效和成本效益。
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