論文の概要: Predicting MOOCs Dropout Using Only Two Easily Obtainable Features from the First Week's Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05849v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 10:44:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 06:17:09.782547
• Title: Predicting MOOCs Dropout Using Only Two Easily Obtainable Features from the First Week's Activities
• Title（参考訳）: 初週の活動から得られる2つの特徴を用いたMOOCの降雨予測
• Authors: Ahmed Alamri, Mohammad Alshehri, Alexandra I. Cristea, Filipe D. Pereira, Elaine Oliveira, Lei Shi, Craig Stewart
• Abstract要約: いくつかの特徴は、学習者の誘惑や興味の欠如に寄与すると考えられており、そのことが解脱や総減退につながる可能性がある。 この研究は、いくつかの機械学習アプローチを比較して、最初の1週間から早期のドロップアウトを予測することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.1344233010643
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: While Massive Open Online Course (MOOCs) platforms provide knowledge in a new and unique way, the very high number of dropouts is a significant drawback. Several features are considered to contribute towards learner attrition or lack of interest, which may lead to disengagement or total dropout. The jury is still out on which factors are the most appropriate predictors. However, the literature agrees that early prediction is vital to allow for a timely intervention. Whilst feature-rich predictors may have the best chance for high accuracy, they may be unwieldy. This study aims to predict learner dropout early-on, from the first week, by comparing several machine-learning approaches, including Random Forest, Adaptive Boost, XGBoost and GradientBoost Classifiers. The results show promising accuracies (82%-94%) using as little as 2 features. We show that the accuracies obtained outperform state of the art approaches, even when the latter deploy several features.
• Abstract（参考訳）: 大規模オープンオンラインコース(MOOC)プラットフォームは、新しいユニークな方法で知識を提供するが、非常に多くのドロップアウトが大きな欠点である。 いくつかの特徴は、学習者の誘惑や興味の欠如に寄与すると考えられており、そのことが解脱や総減退につながる可能性がある。 陪審員は、どの要因が最も適切な予測者であるかをまだ明らかにしていない。 しかし、文献は早期の予測がタイムリーな介入を可能にするために不可欠であることに同意している。 機能豊富な予測器は高い精度で最適の確率を持つかもしれないが、それらは扱いにくい。 本研究は,ランダムフォレスト,アダプティブブースト,xgboost,gradientboost分類器など,いくつかの機械学習手法を比較し,最初の週から学習者のドロップアウトを予測することを目的とした。 その結果,有望な精度(82%～94%)で2つの特徴が得られた。 本報告では,複数の特徴を配置した場合でも,アキュラシーが芸術的アプローチよりも優れていたことを示す。

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