Distributed course allocation with asymmetric friendships

要約

クラスを受講するかどうかに関する生徒の決定は、友人が一緒にクラスを受講する予定があるかどうかに大きく影響されます。
学生は、より好きなクラスを一人で受講するよりも、友達と一緒にいるためだけに、それほど好きではないコースに割り当てられることを好む場合があります。
友達と一緒に授業を受けることは学業成績に良い影響を与えることが証明されています。
したがって、学術機関はコースの座席を割り当てる際に友好関係を優先する必要があります。
友情関係の導入により、現在のコース割り当て方法にいくつかの重要な変更が生じます。
このペーパーでは、コース割り当てメカニズムが学生間の友情をどのように考慮し、独自の分散ソリューションを提供できるかを検討します。
特に、この問題を非対称分散制約最適化問題としてモデル化し、新しい専用アルゴリズムを開発します。
私たちの広範な評価には、シミュレーション データと、コースや友達に対する 177 人の学生の好みに関するユーザー調査から得られたデータの両方が含まれています。
結果は、私たちのアルゴリズムが、ソリューションの公平性を保ち、コースの定員制限を守りながら、学生にとって高い有用性を獲得していることを示しています。

要約(オリジナル)

Students’ decisions on whether to take a class are strongly affected by whether their friends plan to take the class with them. A student may prefer to be assigned to a course they likes less, just to be with their friends, rather than taking a more preferred class alone. It has been shown that taking classes with friends positively affects academic performance. Thus, academic institutes should prioritize friendship relations when assigning course seats. The introduction of friendship relations results in several non-trivial changes to current course allocation methods. This paper explores how course allocation mechanisms can account for friendships between students and provide a unique, distributed solution. In particular, we model the problem as an asymmetric distributed constraint optimization problem and develop a new dedicated algorithm. Our extensive evaluation includes both simulated data and data derived from a user study on 177 students’ preferences over courses and friends. The results show that our algorithm obtains high utility for the students while keeping the solution fair and observing courses’ seat capacity limitations.

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