論文の概要: SPOC learner's final grade prediction based on a novel sampling batch normalization embedded neural network method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.08408v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 16:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:20:29.887216
• Title: SPOC learner's final grade prediction based on a novel sampling batch normalization embedded neural network method
• Title（参考訳）: 新しいサンプリングバッチ正規化埋め込みニューラルネットワーク法によるspoc学習者の最終次数予測
• Authors: Zhuonan Liang, Ziheng Liu, Huaze Shi, Yunlong Chen, Yanbin Cai, Yating Liang, Yafan Feng, Yuqing Yang, Jing Zhang, Peng Fu
• Abstract要約: スモールプライベートオンラインコース(SPOC)の学習者の最終段階は、予測モデルのトレーニングをハンディキャップする一般的に真剣に不均衡です。 そこで本論文では,サンプリングバッチ正規化埋め込みディープニューラルネットワーク(SBNEDNN)法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.853165192421539
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the rapid growth of Small Private Online Courses (SPOC) which is able to highly customized and personalized to adapt variable educational requests, in which machine learning techniques are explored to summarize and predict the learner's performance, mostly focus on the final grade. However, the problem is that the final grade of learners on SPOC is generally seriously imbalance which handicaps the training of prediction model. To solve this problem, a sampling batch normalization embedded deep neural network (SBNEDNN) method is developed in this paper. First, a combined indicator is defined to measure the distribution of the data, then a rule is established to guide the sampling process. Second, the batch normalization (BN) modified layers are embedded into full connected neural network to solve the data imbalanced problem. Experimental results with other three deep learning methods demonstrates the superiority of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 近年では、学習者の成績を要約し予測するために機械学習技術が研究され、主に最終学年に集中する、可変的な教育要求に高度にカスタマイズし、パーソナライズすることができるs small private online courses (spoc)が急速に成長している。 しかし,SPOCにおける学習者の最終段階は,予測モデルの訓練を手作業で行う場合,概して深刻な不均衡である。 そこで本研究では,サンプリングバッチ正規化組み込みディープニューラルネットワーク(SBNEDNN)法を開発した。 まず、データ分布を測定するために結合指標を定義し、その後、サンプリングプロセスを導くためのルールが確立される。 次に、バッチ正規化(bn)修飾層を完全連結ニューラルネットワークに組み込み、データ不均衡問題を解決する。 他の3つのディープラーニング手法による実験結果は,提案手法の優位性を示している。

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