論文の概要: Student-centric Model of Learning Management System Activity and Academic Performance: from Correlation to Causation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15430v3
• Date: Thu, 30 Mar 2023 01:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-31 17:50:23.892192
• Title: Student-centric Model of Learning Management System Activity and Academic Performance: from Correlation to Causation
• Title（参考訳）: 学生中心の学習管理システム活動と学業成績モデル--因果関係から因果関係へ
• Authors: Varun Mandalapu, Lujie Karen Chen, Sushruta Shetty, Zhiyuan Chen, Jiaqi Gong
• Abstract要約: 近年,学生の学習行動パターンを理解するために,学習管理システム(LMS)における学習者のデジタルトレースのモデル化に多くの関心が寄せられている。 本稿では,LMS活動データに対する学生中心の分析フレームワークについて検討し,観察データから抽出した相関性だけでなく因果的洞察も提供する。 これらの知見は、大学生支援団体が学生中心で標的とする介入を開始するための証拠となると期待している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.169383034643496
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, there is a lot of interest in modeling students' digital traces in Learning Management System (LMS) to understand students' learning behavior patterns including aspects of meta-cognition and self-regulation, with the ultimate goal to turn those insights into actionable information to support students to improve their learning outcomes. In achieving this goal, however, there are two main issues that need to be addressed given the existing literature. Firstly, most of the current work is course-centered (i.e. models are built from data for a specific course) rather than student-centered; secondly, a vast majority of the models are correlational rather than causal. Those issues make it challenging to identify the most promising actionable factors for intervention at the student level where most of the campus-wide academic support is designed for. In this paper, we explored a student-centric analytical framework for LMS activity data that can provide not only correlational but causal insights mined from observational data. We demonstrated this approach using a dataset of 1651 computing major students at a public university in the US during one semester in the Fall of 2019. This dataset includes students' fine-grained LMS interaction logs and administrative data, e.g. demographics and academic performance. In addition, we expand the repository of LMS behavior indicators to include those that can characterize the time-of-the-day of login (e.g. chronotype). Our analysis showed that student login volume, compared with other login behavior indicators, is both strongly correlated and causally linked to student academic performance, especially among students with low academic performance. We envision that those insights will provide convincing evidence for college student support groups to launch student-centered and targeted interventions that are effective and scalable.
• Abstract（参考訳）: 近年,メタ認知や自己統制といった学習行動パターンを理解するために,学生の学習管理システム(LMS)におけるデジタルトレースをモデル化することへの関心が高まっている。 しかし、この目標を達成するには、既存の文献を考えると、対処すべき主な課題が2つある。 第一に、現在の研究のほとんどは、学生中心ではなくコース中心(すなわち、特定のコースのデータからモデルを構築する)であり、第二に、モデルの大多数は因果関係ではなく相関関係にある。 これらの問題は、キャンパス全体の学術的支援のほとんどが設計されている学生レベルで、最も有望な介入の要因を特定するのに困難である。 本稿では,LMS活動データを対象とした学生中心分析フレームワークについて検討し,観察データから抽出した相関性だけでなく因果的洞察も提供する。 2019年秋の1学期に米国の公立大学での主要学生を1651人のデータセットで計算することで,このアプローチを実証した。 このデータセットには、学生の詳細なLMSインタラクションログと、人口統計学や学業成績などの管理データが含まれている。 さらに、ログインの時間(例えば、chronotype)を特徴付けることができるように、lms行動指標のリポジトリを拡張します。 分析の結果,学生のログイン量は,他のログイン行動指標と比較して,学生の成績に強く相関し,因果関係があることが明らかとなった。 これらの知見が学生支援グループにとって、効果的でスケーラブルな介入を学生中心で目標とする活動を開始するための証拠となると期待している。

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