論文の概要: Sequential pattern mining in educational data: The application context,
potential, strengths, and limitations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01932v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 06:56:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-07 21:08:26.653504
- Title: Sequential pattern mining in educational data: The application context,
potential, strengths, and limitations
- Title（参考訳）: 教育データにおける逐次パターンマイニング:適用状況,可能性,強度,限界
- Authors: Yingbin Zhang and Luc Paquette
- Abstract要約: シークエンシャルパターンマイニングは、教育データ科学にとって貴重なツールである。
学習プロセスに関するユニークな洞察を明らかにし、自己統制型学習研究に強力になる。
今後の研究は、パターン発生をカウントするツールを開発することで、教育データ科学における有用性を向上する可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.680403821470857
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Increasingly, researchers have suggested the benefits of temporal analysis to
improve our understanding of the learning process. Sequential pattern mining
(SPM), as a pattern recognition technique, has the potential to reveal the
temporal aspects of learning and can be a valuable tool in educational data
science. However, its potential is not well understood and exploited. This
chapter addresses this gap by reviewing work that utilizes sequential pattern
mining in educational contexts. We identify that SPM is suitable for mining
learning behaviors, analyzing and enriching educational theories, evaluating
the efficacy of instructional interventions, generating features for prediction
models, and building educational recommender systems. SPM can contribute to
these purposes by discovering similarities and differences in learners'
activities and revealing the temporal change in learning behaviors. As a
sequential analysis method, SPM can reveal unique insights about learning
processes and be powerful for self-regulated learning research. It is more
flexible in capturing the relative arrangement of learning events than the
other sequential analysis methods. Future research may improve its utility in
educational data science by developing tools for counting pattern occurrences
as well as identifying and removing unreliable patterns. Future work needs to
establish a systematic guideline for data preprocessing, parameter setting, and
interpreting sequential patterns.
- Abstract（参考訳）: 研究者たちは、学習プロセスの理解を改善するために、時間分析の利点を提案する。
パターン認識技術としてのシーケンスパターンマイニング(SPM)は、学習の時間的側面を明らかにする可能性があり、教育データ科学において貴重なツールとなる。
しかし、その可能性は十分に理解されておらず、活用されていない。
本章では,教育場面における逐次パターンマイニングを活用した作業について考察する。
学習行動のマイニング,教育理論の分析と充実,指導介入の有効性の評価,予測モデルの特徴の生成,教育推薦システムの構築にspmが適していることを明らかにする。
SPMは、学習者の活動の類似点や相違点を発見し、学習行動の時間的変化を明らかにすることによって、これらの目的に寄与することができる。
逐次分析法として、spmは学習プロセスに関するユニークな洞察を明らかにし、自己統制学習研究に強力である。
学習イベントの相対的配置を他の逐次解析法よりも捉えるのに柔軟である。
今後の研究は、パターン発生を数え、信頼性の低いパターンを識別・除去するツールを開発することで、教育データ科学におけるその有用性を向上する可能性がある。
今後の作業は、データ前処理、パラメータ設定、シーケンシャルパターンの解釈のための体系的なガイドラインを確立する必要がある。
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