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: 翻訳完了
• 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。

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