論文の概要: Time Series Analysis for Education: Methods, Applications, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13960v2
• Date: Tue, 27 Aug 2024 15:06:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 12:32:33.059996
• Title: Time Series Analysis for Education: Methods, Applications, and Future Directions
• Title（参考訳）: 教育のための時系列分析:方法,応用,今後の方向性
• Authors: Shengzhong Mao, Chaoli Zhang, Yichi Song, Jindong Wang, Xiao-Jun Zeng, Zenglin Xu, Qingsong Wen,
• Abstract要約: 本論文は,特に教育現場における時系列解析技術に関する総合的なレビューを初めて行ったものである。 本研究は,4つの時系列手法である予測,分類,クラスタリング,異常検出を,教育環境における特定の応用点を推定するものである。 本稿では,個人化学習分析,マルチモーダルデータ融合,および教育時系列における大規模言語モデル(LLM)の役割など,今後の方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.07826873857868
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in the collection and analysis of sequential educational data have brought time series analysis to a pivotal position in educational research, highlighting its essential role in facilitating data-driven decision-making. However, there is a lack of comprehensive summaries that consolidate these advancements. To the best of our knowledge, this paper is the first to provide a comprehensive review of time series analysis techniques specifically within the educational context. We begin by exploring the landscape of educational data analytics, categorizing various data sources and types relevant to education. We then review four prominent time series methods-forecasting, classification, clustering, and anomaly detection-illustrating their specific application points in educational settings. Subsequently, we present a range of educational scenarios and applications, focusing on how these methods are employed to address diverse educational tasks, which highlights the practical integration of multiple time series methods to solve complex educational problems. Finally, we conclude with a discussion on future directions, including personalized learning analytics, multimodal data fusion, and the role of large language models (LLMs) in educational time series. The contributions of this paper include a detailed taxonomy of educational data, a synthesis of time series techniques with specific educational applications, and a forward-looking perspective on emerging trends and future research opportunities in educational analysis. The related papers and resources are available and regularly updated at the project page.
• Abstract（参考訳）: 近年のシーケンシャルな教育データの収集・分析の進歩は、時系列分析を教育研究において重要な位置に押し上げ、データ駆動型意思決定の促進に欠かせない役割を浮き彫りにした。 しかし、これらの進歩をまとめる包括的な要約が欠如している。 本論文は,我々の知る限り,特に教育現場における時系列解析技術に関する総合的なレビューを初めて行ったものである。 まず、教育データ分析の展望を探求し、教育に関連するさまざまなデータソースとタイプを分類する。 次に, 予測, 分類, クラスタリング, 異常検出の4つの著名な時系列手法を, 教育環境における特定の応用点を推定する。 続いて、これらの手法が様々な教育課題にどのように適用されているかに注目し、複雑な教育課題を解決するために、複数の時系列手法の実践的な統合に焦点を当てた教育シナリオと応用について述べる。 最後に、パーソナライズされた学習分析、マルチモーダルデータ融合、教育時系列における大規模言語モデル(LLM)の役割など、今後の方向性について議論する。 本研究の貢献は,教育データの詳細な分類,特定の教育応用を用いた時系列手法の合成,教育分析における新たなトレンドと今後の研究機会の展望である。 関連する論文やリソースはプロジェクトページで定期的に更新されている。

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