論文の概要: Analyzing Student Strategies In Blended Courses Using Clickstream Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.00421v1
- Date: Sun, 31 May 2020 03:01:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 20:42:19.387217
- Title: Analyzing Student Strategies In Blended Courses Using Clickstream Data
- Title(参考訳): クリックストリームデータを用いたブレンドコースにおける学生戦略の分析
- Authors: Nil-Jana Akpinar, Aaditya Ramdas, Umut Acar
- Abstract要約: パターンマイニングと、自然言語処理から借用したモデルを用いて、学生のインタラクションを理解します。
きめ細かいクリックストリームデータは、非商業的な教育支援システムであるDiderotを通じて収集される。
提案手法は,混合コースの低データ設定においても有意な洞察を得られることが示唆された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.81171098036632
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Educational software data promises unique insights into students' study
behaviors and drivers of success. While much work has been dedicated to
performance prediction in massive open online courses, it is unclear if the
same methods can be applied to blended courses and a deeper understanding of
student strategies is often missing. We use pattern mining and models borrowed
from Natural Language Processing (NLP) to understand student interactions and
extract frequent strategies from a blended college course. Fine-grained
clickstream data is collected through Diderot, a non-commercial educational
support system that spans a wide range of functionalities. We find that
interaction patterns differ considerably based on the assessment type students
are preparing for, and many of the extracted features can be used for reliable
performance prediction. Our results suggest that the proposed hybrid NLP
methods can provide valuable insights even in the low-data setting of blended
courses given enough data granularity.
- Abstract(参考訳): 教育ソフトウェアデータは、学生の学習行動や成功の要因に関するユニークな洞察を約束する。
大規模なオープンオンラインコースのパフォーマンス予測に多くの作業が費やされてきたが、ブレンドコースに同じ方法が適用可能かどうかは不明であり、学生戦略のより深い理解が欠落していることが多い。
我々は,自然言語処理(nlp)から借用されたパターンマイニングとモデルを用いて,学生のインタラクションを理解し,ブレンドした大学コースから頻繁な戦略を抽出する。
細かなクリックストリームデータは、さまざまな機能にまたがる非商用教育支援システムであるdiderotを通じて収集される。
その結果,学生が準備している評価タイプによって相互作用パターンが大きく異なり,抽出した特徴の多くは信頼性の高い性能予測に利用できることがわかった。
提案するハイブリッドnlp手法は,データ粒度が十分であれば,ブレンドコースの低データ設定においても有用な知見が得られることが示唆された。
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