論文の概要: A Framework to Counteract Suboptimal User-Behaviors in Exploratory Learning Environments: an Application to MOOCs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07555v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 16:16:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:07:38.539064
• Title: A Framework to Counteract Suboptimal User-Behaviors in Exploratory Learning Environments: an Application to MOOCs
• Title（参考訳）: 探索的学習環境における準最適ユーザ行動に対抗する枠組み:MOOCへの適用
• Authors: S\'ebastien Lall\'e and Cristina Conati
• Abstract要約: ログ化されたインタラクションデータを使用して、どの行動パターンやアクティビティパターンをトリガーするかを学習する、データ駆動型ユーザモデリングフレームワークに重点を置いています。 本稿では,このフレームワークを探索環境の一形態であるMOOC(Massive Open Online Courses)に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1421942894219896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While there is evidence that user-adaptive support can greatly enhance the effectiveness of educational systems, designing such support for exploratory learning environments (e.g., simulations) is still challenging due to the open-ended nature of their interaction. In particular, there is little a priori knowledge of which student's behaviors can be detrimental to learning in such environments. To address this problem, we focus on a data-driven user-modeling framework that uses logged interaction data to learn which behavioral or activity patterns should trigger help during interaction with a specific learning environment. This framework has been successfully used to provide adaptive support in interactive learning simulations. Here we present a novel application of this framework we are working on, namely to Massive Open Online Courses (MOOCs), a form of exploratory environment that could greatly benefit from adaptive support due to the large diversity of their users, but typically lack of such adaptation. We describe an experiment aimed at investigating the value of our framework to identify student's behaviors that can justify adapting to, and report some preliminary results.
• Abstract（参考訳）: ユーザ適応型サポートが教育システムの有効性を大幅に向上できるという証拠はあるが、そのような探索的学習環境(シミュレーションなど)へのサポートの設計は、インタラクションの開放的な性質から依然として困難である。 特に,このような環境下での学習には,学生の行動が有害な先入観がほとんどない。 この問題に対処するために、ログ化されたインタラクションデータを使用して、特定の学習環境とのインタラクション中にどの行動パターンやアクティビティパターンをトリガーすべきかを学習するデータ駆動型ユーザモデリングフレームワークに焦点を当てる。 このフレームワークはインタラクティブな学習シミュレーションにおいて適応的なサポートを提供するのに成功している。 本稿では,このフレームワークの新たな応用について紹介する。例えばmoocs(massive open online courses)とは,利用者の多様性が大きいが,その適応性に乏しい,適応型サポートのメリットを享受できる探索型環境の形式である。 本研究は,適応を正当化し,予備的な結果を報告できる学生の行動を特定するための枠組みの価値調査を目的とした実験である。

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