論文の概要: Modeling the EdNet Dataset with Logistic Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.08150v1
• Date: Mon, 17 May 2021 20:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 02:42:56.145045
• Title: Modeling the EdNet Dataset with Logistic Regression
• Title（参考訳）: ロジスティック回帰によるEdNetデータセットのモデリング
• Authors: Philip I. Pavlik Jr, Luke G. Eglington
• Abstract要約: 私たちは、教育データマイニングの観点から競争の経験を説明します。 我々は,kaggleシステムにおける基礎的結果と,その改善の可能性について考察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many of these challenges are won by neural network models created by full-time artificial intelligence scientists. Due to this origin, they have a black-box character that makes their use and application less clear to learning scientists. We describe our experience with competition from the perspective of educational data mining, a field founded in the learning sciences and connected with roots in psychology and statistics. We describe our efforts from the perspectives of learning scientists and the challenges to our methods, some real and some imagined. We also discuss some basic results in the Kaggle system and our thoughts on how those results may have been improved. Finally, we describe how learner model predictions are used to make pedagogical decisions for students. Their practical use entails a) model predictions and b) a decision rule (based on the predictions). We point out how increased model accuracy can be of limited practical utility, especially when paired with simple decision rules and argue instead for the need to further investigate optimal decision rules.
• Abstract（参考訳）: これらの課題の多くは、フルタイムの人工知能科学者によって生成されたニューラルネットワークモデルによって勝ち取られる。 この起源のため、彼らはブラックボックスの性格を持ち、その使用と学習科学者への適用を減らしている。 我々は,心理学と統計学のルーツと結びついた教育データマイニングの分野である,教育データマイニングの観点からの競争経験について述べる。 我々は、科学者の学習と方法への挑戦、現実的、あるいは想像的な視点から、我々の努力を説明する。 また,kaggleシステムにおける基礎的な結果と,その改善の可能性について考察した。 最後に,学習者モデル予測を用いて学生の教育的意思決定を行う方法について述べる。 彼らの実践的利用には、a)モデル予測と(b)決定規則(予測に基づく)が含まれる。 特に単純な決定規則と組み合わせた場合には,モデル精度の向上が実用性に限界があることを指摘し,その代わりに最適な決定規則をさらに検討する必要があると論じる。

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