論文の概要: Automatically Assessing Students Performance with Smartphone Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05596v1
- Date: Wed, 6 Jul 2022 10:05:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 09:31:35.691598
- Title: Automatically Assessing Students Performance with Smartphone Data
- Title（参考訳）: スマートフォンデータによる生徒の成績自動評価
- Authors: J. Fernandes, J. S\'a Silva, A. Rodrigues, S. Sinche, F. Boavida
- Abstract要約: スマートフォンアプリケーション(ISABELA)を用いて収集したデータセットについて述べる。
学生のパフォーマンスを分類するために,異なる機械学習モデルを用いていくつかのテストを行う。
生成したモデルでは,異なる文脈から収集したデータであっても,学生のパフォーマンスを予測できることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7069200904392647
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the number of smart devices that surround us increases, so do the
opportunities to create smart socially-aware systems. In this context, mobile
devices can be used to collect data about students and to better understand how
their day-to-day routines can influence their academic performance. Moreover,
the Covid-19 pandemic led to new challenges and difficulties, also for
students, with considerable impact on their lifestyle. In this paper we present
a dataset collected using a smartphone application (ISABELA), which include
passive data (e.g., activity and location) as well as self-reported data from
questionnaires. We present several tests with different machine learning
models, in order to classify students' performance. These tests were carried
out using different time windows, showing that weekly time windows lead to
better prediction and classification results than monthly time windows.
Furthermore, it is shown that the created models can predict student
performance even with data collected from different contexts, namely before and
during the Covid-19 pandemic. SVMs, XGBoost and AdaBoost-SAMME with Random
Forest were found to be the best algorithms, showing an accuracy greater than
78%. Additionally, we propose a pipeline that uses a decision level median
voting algorithm to further improve the models' performance, by using historic
data from the students to further improve the prediction. Using this pipeline,
it is possible to further increase the performance of the models, with some of
them obtaining an accuracy greater than 90%.
- Abstract（参考訳）: 私たちを取り巻くスマートデバイスの数が増えるにつれて、スマートなソーシャルなシステムを作る機会も増える。
この文脈では、モバイルデバイスは学生のデータを収集し、日々のルーチンが学業成績にどのように影響するかをよりよく理解するために使用できる。
さらに、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックは、学生にも新たな課題と困難をもたらし、生活様式に大きな影響を及ぼした。
本稿では,スマートフォンアプリケーション(isabela)を用いて収集したデータセットについて述べる。
学生のパフォーマンスを分類するために,異なる機械学習モデルを用いていくつかのテストを行う。
これらのテストは異なるタイムウインドウを用いて実施され、週単位のタイムウインドウは月単位のタイムウインドウよりもより良い予測と分類結果をもたらすことを示した。
さらに、生成したモデルは、Covid-19パンデミック前後のさまざまな状況から収集されたデータであっても、学生のパフォーマンスを予測することができる。
ランダムフォレストを用いたSVM, XGBoost, AdaBoost-SAMMEは, 78%以上の精度で最高のアルゴリズムであることが判明した。
さらに、決定レベル中央値投票アルゴリズムを用いて、学生の過去のデータを用いて予測をさらに改善し、モデルの性能をさらに向上するパイプラインを提案する。
このパイプラインを使うことで、モデルの性能をさらに向上することができ、そのうちのいくつかは90%以上の精度を得ることができる。
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