論文の概要: Mining Student Responses to Infer Student Satisfaction Predictors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07860v1
- Date: Sun, 14 Jun 2020 10:31:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-21 13:30:53.801943
- Title: Mining Student Responses to Infer Student Satisfaction Predictors
- Title（参考訳）: 学生満足度予測者に対するマイニング反応
- Authors: Farzana Afrin, Mohammad Saiedur Rahaman, Margaret Hamilton
- Abstract要約: 我々は,学生の満足度を異なるレベルに予測し,コースとインストラクターに関連する影響力のある予測者を推定する。
1) コース内容, 2) クラス参加, 3) コースの初期期待の達成, 4) 専門的開発への関連, 5) コースがそれらと結びつき, 現実の状況を探究するのに役立つ場合, 学生の満足度に関する5つの異なる側面を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.966840768820136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The identification and analysis of student satisfaction is a challenging
issue. This is becoming increasingly important since a measure of student
satisfaction is taken as an indication of how well a course has been taught.
However, it remains a challenging problem as student satisfaction has various
aspects. In this paper, we formulate the student satisfaction estimation as a
prediction problem where we predict different levels of student satisfaction
and infer the influential predictors related to course and instructor. We
present five different aspects of student satisfaction in terms of 1) course
content, 2) class participation, 3) achievement of initial expectations about
the course, 4) relevancy towards professional development, and 5) if the course
connects them and helps to explore the real-world situations. We employ
state-of-the-art machine learning techniques to predict each of these aspects
of student satisfaction levels. For our experiment, we utilize a large student
evaluation dataset which includes student perception using different attributes
related to courses and the instructors. Our experimental results and
comprehensive analysis reveal that student satisfaction is more influenced by
course attributes in comparison to instructor related attributes.
- Abstract（参考訳）: 学生の満足度を識別し分析することは難しい課題である。
これは、学生の満足度を測る尺度が、コースがどれほどうまく教育されているかを示す指標として取られているため、ますます重要になっている。
しかし、学生の満足度には様々な側面があるため、これは難しい問題である。
本稿では,学生満足度を予測できる予測問題として学生満足度推定を定式化し,授業やインストラクターに影響を及ぼす予測要因を推算する。
学生の満足度には5つの側面がある。
1)コース内容
2)クラス参加。
3)コースに対する当初の期待の達成
4)専門的発展への道筋,及び
5) コースがそれらをつなげ、現実世界の状況を調査するのに役立つ場合。
学生の満足度をそれぞれ予測するために、最先端の機械学習技術を用いています。
本実験では,授業とインストラクターに関する属性の異なる学生知覚を含む大規模学生評価データセットを用いた。
実験結果と包括的分析の結果,学生の満足度は教科属性よりも授業属性の影響が強いことがわかった。
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