論文の概要: Social Interactions Clustering MOOC Students: An Exploratory Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.03982v1
- Date: Mon, 10 Aug 2020 09:32:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-31 23:30:54.447860
- Title: Social Interactions Clustering MOOC Students: An Exploratory Study
- Title(参考訳): MOOC学生をクラスタリングする社会的相互作用 : 探索的研究
- Authors: Lei Shi, Alexandra Cristea, Ahmad Alamri, Armando M. Toda, Wilk
Oliveira
- Abstract要約: コメントは、学生が学生とどのように交流したか、例えば学生のコメントが同僚から返信を受けたかに基づいて分類された。
統計的モデリングと機械学習はコメント分類の分析に用いられ、3つの強く安定したクラスタが生成される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.822523354358665
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: An exploratory study on social interactions of MOOC students in FutureLearn
was conducted, to answer "how can we cluster students based on their social
interactions?" Comments were categorized based on how students interacted with
them, e.g., how a student's comment received replies from peers. Statistical
modelling and machine learning were used to analyze comment categorization,
resulting in 3 strong and stable clusters.
- Abstract(参考訳): FutureLearnにおけるMOOC学生の社会的相互作用に関する探索的研究 : 「どのようにして学生を社会的相互作用に基づいてクラスタリングできるか?」
コメントは、学生がどう対話するか、例えば、学生のコメントがどのように仲間から返信を受けたかによって分類された。
統計的モデリングと機械学習はコメント分類の分析に用いられ、3つの強く安定したクラスタが生成される。
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