論文の概要: Characterizing Student Engagement Moods for Dropout Prediction in Question Pool Websites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00423v2
• Date: Tue, 2 Feb 2021 19:15:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 12:49:52.985537
• Title: Characterizing Student Engagement Moods for Dropout Prediction in Question Pool Websites
• Title（参考訳）: 質問プールウェブサイトにおける学生エンゲージメント・ムードのドロップアウト予測
• Authors: Reza Hadi Mogavi, Xiaojuan Ma, Pan Hui
• Abstract要約: 我々は,QP学生のエンゲージメント・ムードを,チャレンジ・シーカー,主題・シーカー,興味・シーカー,喜び・シーカー,非シーカーの5つに分けた。 学生は各エンゲージメント・ムードにおける質問に対する回答を総合的に選好しており,これらの選好からの逸脱は,退学確率を著しく高めている。 本稿では,QPにおける学生のドロップアウトを予測するために,新しいハイブリッド機械学習モデル(Dropout-Plusと呼ぶ)を導入することで貢献する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.044073134427656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Problem-Based Learning (PBL) is a popular approach to instruction that supports students to get hands-on training by solving problems. Question Pool websites (QPs) such as LeetCode, Code Chef, and Math Playground help PBL by supplying authentic, diverse, and contextualized questions to students. Nonetheless, empirical findings suggest that 40% to 80% of students registered in QPs drop out in less than two months. This research is the first attempt to understand and predict student dropouts from QPs via exploiting students' engagement moods. Adopting a data-driven approach, we identify five different engagement moods for QP students, which are namely challenge-seeker, subject-seeker, interest-seeker, joy-seeker, and non-seeker. We find that students have collective preferences for answering questions in each engagement mood, and deviation from those preferences increases their probability of dropping out significantly. Last but not least, this paper contributes by introducing a new hybrid machine learning model (we call Dropout-Plus) for predicting student dropouts in QPs. The test results on a popular QP in China, with nearly 10K students, show that Dropout-Plus can exceed the rival algorithms' dropout prediction performance in terms of accuracy, F1-measure, and AUC. We wrap up our work by giving some design suggestions to QP managers and online learning professionals to reduce their student dropouts.
• Abstract（参考訳）: 問題ベース学習(英語: problem-based learning, pbl)は、問題解決によるハンズオントレーニングを支援する、一般的な指導手法である。 LeetCode、Code Chef、Math Playgroundといった質問プールのウェブサイト(QP)は、学生に本物で多様な、文脈に応じた質問を提供することでPBLを支援する。 いずれにせよ、QPに登録されている学生の40%から80%は2ヶ月以内に退学している。 本研究は,学生の参加感情を活用し,qpsからの学生の退学を理解・予測する最初の試みである。 データ駆動型アプローチを採用することで、QP学生にとって5つの異なるエンゲージメント・ムード、すなわちチャレンジ・シーカー、主題シーカー、興味シーカー、喜びシーカー、非シーカーを識別する。 学生は、各エンゲージメントのムードで質問に答える集団的な選好を持ち、その選好からの逸脱は、退学する確率を著しく高めている。 最後に、この論文はQPの学生のドロップアウトを予測するための新しいハイブリッド機械学習モデル(我々はDropout-Plusと呼ぶ)を導入することで貢献します。 テストの結果、中国で人気のqpで1万人近い学生がおり、dropout-plusは、精度、f1-measure、aucの点でライバルアルゴリズムのドロップアウト予測性能を上回っている。 学生のドロップアウトを減らすために、QPマネージャーやオンライン学習の専門家にデザイン提案を行うことで、作業をまとめています。

関連論文リスト

• Giving Feedback on Interactive Student Programs with Meta-Exploration [74.5597783609281]
  ウェブサイトやゲームのようなインタラクティブなソフトウェアを開発することは、特にコンピュータ科学を学ぶための魅力的な方法である。 標準的アプローチでは、インストラクターは、学生が実装した対話型プログラムを手動で評価する必要がある。 Code.orgのような何百万ものオンラインプラットフォームは、インタラクティブなプログラムを実装するための代入に関するフィードバックを提供することができない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T10:00:23Z)
• Looking For A Match: Self-supervised Clustering For Automatic Doubt Matching In e-learning Platforms [1.0705399532413613]
  我々は,自己教師型手法を用いて学習した表現に基づいて,ラベルに依存しない疑似マッチングパラダイムを開発する。 本稿では、ドメイン固有の拡張と対照的な目的を、適切に構築されたさまざまなデータビューに対して組み合わせたカスタムBYOLを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T04:12:19Z)
• Plagiarism deterrence for introductory programming [11.612194979331179]
  クラス全体の統計的特徴は直感的な新しいp値によって学生と明確に共有することができる。 圧縮に基づく類似度検出アルゴリズムは、代入間の関係をより正確に捉える。 無バイアスのスコアリングシステムは、学生とインストラクターが真の努力の独立を理解するのを助ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T18:47:25Z)
• Continuous Examination by Automatic Quiz Assessment Using Spiral Codes and Image Processing [69.35569554213679]
  紙のキズは安価で、教室のキャンパス教育の範囲内にある。 クイズの修正は かなりの障害だ 本稿では,新しい画像処理技術によって問題を緩和することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T22:58:15Z)
• ProtoTransformer: A Meta-Learning Approach to Providing Student Feedback [54.142719510638614]
  本稿では,フィードバックを数発の分類として提供するという課題について考察する。 メタラーナーは、インストラクターによるいくつかの例から、新しいプログラミング質問に関する学生のコードにフィードバックを与えるように適応します。 本手法は,第1段階の大学が提供したプログラムコースにおいて,16,000名の学生試験ソリューションに対するフィードバックの提供に成功している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-23T22:41:28Z)
• Exploring Bayesian Deep Learning for Urgent Instructor Intervention Need in MOOC Forums [58.221459787471254]
  大規模なオープンオンラインコース(MOOC)は、その柔軟性のおかげで、eラーニングの一般的な選択肢となっている。 多くの学習者とその多様な背景から、リアルタイムサポートの提供は課税されている。 MOOCインストラクターの大量の投稿と高い作業負荷により、インストラクターが介入を必要とするすべての学習者を識別できる可能性は低いです。 本稿では,モンテカルロドロップアウトと変分推論という2つの手法を用いて,学習者によるテキスト投稿のベイジアン深層学習を初めて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T15:12:13Z)
• Effective Feedback for Introductory CS Theory: A JFLAP Extension and Student Persistence [4.40401067183266]
  我々の研究の主な目的は、学生が抽象計算モデルを学ぶのを支援することである。 これらのモデルと対話するための最も一般的な教育ツールがJava Formal Languages and Automata Package (JFLAP)である。 JFLAPサーバ拡張は,学生からの宿題の提出を受け付け,その提出を正しいか間違っているか評価し,提出が正しくない場合に証人文字列を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-02T21:39:01Z)
• Peer-inspired Student Performance Prediction in Interactive Online Question Pools with Graph Neural Network [56.62345811216183]
  本稿では,対話型オンライン質問プールにおいて,より優れた生徒のパフォーマンス予測を実現するために,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた新しいアプローチを提案する。 具体的には,学生のインタラクションを用いた学生と質問の関係をモデル化し,学生のインタラクション・クエストネットワークを構築する。 1631の質問に対して4000人以上の学生の問題解決過程において生成した104,113個のマウス軌跡からなる実世界のデータセットに対するアプローチの有効性を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T14:55:32Z)
• Instructions and Guide for Diagnostic Questions: The NeurIPS 2020 Education Challenge [40.96530220202453]
  この競技では,参加者は,複数項目の診断質問に対する生徒の回答記録に集中する。 我々は,Eediの数学質問に対する学生の回答を2000万件以上提供した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-23T15:17:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。