論文の概要: Identifying Critical LMS Features for Predicting At-risk Students
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13700v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 22:43:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-02 14:36:16.296774
- Title: Identifying Critical LMS Features for Predicting At-risk Students
- Title（参考訳）: リスクのある学生を予測するための重要なLMS特徴の同定
- Authors: Ying Guo, Cengiz Gunay, Sairam Tangirala, David Kerven, Wei Jin, Jamye
Curry Savage and Seungjin Lee
- Abstract要約: 高等教育において学習管理システム(LMS)が不可欠になっている。
データログを用いてデータ分析を行い、学術的にリスクの高い学生を特定することでLMSをさらに活用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.718094586237028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Learning management systems (LMSs) have become essential in higher education
and play an important role in helping educational institutions to promote
student success. Traditionally, LMSs have been used by postsecondary
institutions in administration, reporting, and delivery of educational content.
In this paper, we present an additional use of LMS by using its data logs to
perform data-analytics and identify academically at-risk students. The
data-driven insights would allow educational institutions and educators to
develop and implement pedagogical interventions targeting academically at-risk
students. We used anonymized data logs created by Brightspace LMS during fall
2019, spring 2020, and fall 2020 semesters at our college. Supervised machine
learning algorithms were used to predict the final course performance of
students, and several algorithms were found to perform well with accuracy above
90%. SHAP value method was used to assess the relative importance of features
used in the predictive models. Unsupervised learning was also used to group
students into different clusters based on the similarities in their
interaction/involvement with LMS. In both of supervised and unsupervised
learning, we identified two most-important features
(Number_Of_Assignment_Submissions and Content_Completed). More importantly, our
study lays a foundation and provides a framework for developing a real-time
data analytics metric that may be incorporated into a LMS.
- Abstract（参考訳）: 高等教育において学習管理システム(LMS)が不可欠となり、教育機関が学生の成功を促進する上で重要な役割を担っている。
伝統的に、LMSは教育コンテンツの管理、報告、配信において後続の機関で使われてきた。
本稿では、データログを用いてデータ分析を行い、学術的にリスクの高い学生を識別するLMSをさらに活用する。
データによる洞察により、教育機関や教育機関は、学術的にリスクの高い学生をターゲットにした教育介入を開発し、実施することができる。
私たちは、2019年秋、2020年春、2020年秋に、Brightspace LMSが作成した匿名データログを使用しました。
教師付き機械学習アルゴリズムを用いて、学生の最終コース性能を予測し、90%以上の精度でいくつかのアルゴリズムが良好に動作した。
SHAP値法は,予測モデルにおける特徴の相対的重要性を評価するために用いられた。
教師なし学習は、LMSとの相互作用・関与の類似性に基づいて、学生を異なるクラスタにグループ分けするためにも用いられた。
Number_Of_Assignment_SubmissionsとContent_Completedの2つの最も重要な特徴を特定した。
さらに重要なことは、我々の研究は基礎を築き、LMSに組み込むことができるリアルタイムデータ分析メトリクスを開発するためのフレームワークを提供します。
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