論文の概要: DBE-KT22: A Knowledge Tracing Dataset Based on Online Student Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12651v3
• Date: Sat, 28 Jan 2023 07:56:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 10:47:48.801658
• Title: DBE-KT22: A Knowledge Tracing Dataset Based on Online Student Evaluation
• Title（参考訳）: DBE-KT22:オンライン学生評価に基づく知識追跡データセット
• Authors: Ghodai Abdelrahman, Sherif Abdelfattah, Qing Wang, Yu Lin
• Abstract要約: 知識追跡のためのデータベース演習(DBE-KT22)という新しい知識追跡データセットを提案する。 オーストラリア国立大学(Australian National University)で教えられているオンラインの学生運動システムから収集される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.341812549259541
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Online education has gained an increasing importance over the last decade for providing affordable high-quality education to students worldwide. This has been further magnified during the global pandemic as more students switched to study online. The majority of online education tasks, e.g., course recommendation, exercise recommendation, or automated evaluation, depends on tracking students' knowledge progress. This is known as the \emph{Knowledge Tracing} problem in the literature. Addressing this problem requires collecting student evaluation data that can reflect their knowledge evolution over time. In this paper, we propose a new knowledge tracing dataset named Database Exercises for Knowledge Tracing (DBE-KT22) that is collected from an online student exercise system in a course taught at the Australian National University in Australia. We discuss the characteristics of the DBE-KT22 dataset and contrast it with the existing datasets in the knowledge tracing literature. Our dataset is available for public access through the Australian Data Archive platform.
• Abstract（参考訳）: オンライン教育は、世界中の学生に安価な高品質の教育を提供するために、過去10年間でますます重要になっている。 これは世界的なパンデミックの間にさらに拡大し、より多くの学生がオンライン学習に切り替えた。 オンライン教育タスクの大多数、例えばコースレコメンデーション、エクササイズレコメンデーション、自動評価は、生徒の知識の進歩を追跡することに依存している。 これは文献において \emph{knowledge tracing}問題として知られている。 この問題に対処するには、時間とともに知識の進化を反映できる学生評価データを集める必要がある。 本稿では,オーストラリアのオーストラリア国立大学において,オンライン学生演習システムから収集された知識追跡のためのデータベースエクササイズ(dbe-kt22)という新しい知識追跡データセットを提案する。 DBE-KT22データセットの特徴を考察し、知識追跡文献における既存のデータセットと対比する。 私たちのデータセットは、australian data archive platformを介してパブリックアクセスできます。

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