論文の概要: A Comparative Analysis of Student Performance Predictions in Online Courses using Heterogeneous Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12153v1
• Date: Sun, 19 May 2024 03:33:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 09:07:34.029230
• Title: A Comparative Analysis of Student Performance Predictions in Online Courses using Heterogeneous Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 不均質な知識グラフを用いたオンライン授業における成績予測の比較分析
• Authors: Thomas Trask, Dr. Nicholas Lytle, Michael Boyle, Dr. David Joyner, Dr. Ahmed Mubarak,
• Abstract要約: 学生,コースビデオ,フォーマティブアセスメント,および学生のパフォーマンス予測のためのインタラクションからなる異種知識グラフを分析した。 次に、同一コースの5つのオンラインMOOCスタイルインスタンスと2つの完全オンラインMOOCスタイルインスタンスを比較した。 このモデルは、生徒が消費したコンテンツ、コース、モダリティに基づいて、特定の問題に合格するかどうかを予測する精度を70～90%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As online courses become the norm in the higher-education landscape, investigations into student performance between students who take online vs on-campus versions of classes become necessary. While attention has been given to looking at differences in learning outcomes through comparisons of students' end performance, less attention has been given in comparing students' engagement patterns between different modalities. In this study, we analyze a heterogeneous knowledge graph consisting of students, course videos, formative assessments and their interactions to predict student performance via a Graph Convolutional Network (GCN). Using students' performance on the assessments, we attempt to determine a useful model for identifying at-risk students. We then compare the models generated between 5 on-campus and 2 fully-online MOOC-style instances of the same course. The model developed achieved a 70-90\% accuracy of predicting whether a student would pass a particular problem set based on content consumed, course instance, and modality.
• Abstract（参考訳）: 高等教育現場では,オンライン授業が一般的になるにつれて,オンライン授業とオンライン授業の授業版を受講する学生の学生のパフォーマンス調査が求められている。 学生の終末成績を比較して学習結果の違いに注意が向けられているが、異なるモダリティ間での生徒のエンゲージメントパターンの比較では、あまり注目されていない。 本研究では, 学生, コースビデオ, フォーマティブアセスメント, および学生のインタラクションからなる異種知識グラフを分析し, グラフ畳み込みネットワーク(GCN)を用いて学生のパフォーマンスを予測する。 評価における学生のパフォーマンスを用いて,リスクの高い学生を識別するための有用なモデルを決定することを試みる。 次に、同一コースの5つのオンラインMOOCスタイルインスタンスと2つの完全オンラインMOOCスタイルインスタンスを比較した。 開発したモデルでは, 生徒が消費したコンテンツ, コース, モダリティに基づいて, 特定の問題に合格するかどうかを70～90%の精度で予測した。

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