論文の概要: Knowledge Distillation in RNN-Attention Models for Early Prediction of Student Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14526v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 04:46:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:32.509609
• Title: Knowledge Distillation in RNN-Attention Models for Early Prediction of Student Performance
• Title（参考訳）: 学生成績の早期予測のためのRNN注意モデルにおける知識蒸留
• Authors: Sukrit Leelaluk, Cheng Tang, Valdemar Švábenský, Atsushi Shimada,
• Abstract要約: RNN-Attention-KD (knowledge distillation) フレームワークを導入し,リスクの高い学生を早期に予測する。 経験的評価では、RNN-Attention-KDはリコールとF1尺度で従来のニューラルネットワークモデルより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9596747946226767
• License:
• Abstract: Educational data mining (EDM) is a part of applied computing that focuses on automatically analyzing data from learning contexts. Early prediction for identifying at-risk students is a crucial and widely researched topic in EDM research. It enables instructors to support at-risk students to stay on track, preventing student dropout or failure. Previous studies have predicted students' learning performance to identify at-risk students by using machine learning on data collected from e-learning platforms. However, most studies aimed to identify at-risk students utilizing the entire course data after the course finished. This does not correspond to the real-world scenario that at-risk students may drop out before the course ends. To address this problem, we introduce an RNN-Attention-KD (knowledge distillation) framework to predict at-risk students early throughout a course. It leverages the strengths of Recurrent Neural Networks (RNNs) in handling time-sequence data to predict students' performance at each time step and employs an attention mechanism to focus on relevant time steps for improved predictive accuracy. At the same time, KD is applied to compress the time steps to facilitate early prediction. In an empirical evaluation, RNN-Attention-KD outperforms traditional neural network models in terms of recall and F1-measure. For example, it obtained recall and F1-measure of 0.49 and 0.51 for Weeks 1--3 and 0.51 and 0.61 for Weeks 1--6 across all datasets from four years of a university course. Then, an ablation study investigated the contributions of different knowledge transfer methods (distillation objectives). We found that hint loss from the hidden layer of RNN and context vector loss from the attention module on RNN could enhance the model's prediction performance for identifying at-risk students. These results are relevant for EDM researchers employing deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 教育データマイニング(英: Educational data mining、EDM)は、学習コンテキストからデータを自動的に分析することに焦点を当てた応用コンピューティングの一分野である。 リスクの高い学生を特定するための早期予測は、EDM研究において重要かつ広く研究されているトピックである。 教師は、リスクの高い学生を軌道に留まらせることができ、学生のドロップアウトや失敗を防ぐことができる。 従来の研究では、eラーニングプラットフォームから収集したデータから機械学習を用いて、リスクの高い生徒を識別する学習性能が予測されている。 しかし、ほとんどの研究は、コース終了後に全コースデータを利用するリスクの高い学生を特定することを目的としている。 これは、リスクの高い学生がコースが終わる前に退学する実際のシナリオとは一致しない。 この問題に対処するために、リスクの高い学生を早期に予測するRNN-Attention-KD(knowledge distillation)フレームワークを導入する。 繰り返しニューラルネットワーク(RNN)の長所を利用して、時系列データを扱い、各時間ステップにおける生徒のパフォーマンスを予測し、関連する時間ステップに集中して予測精度を向上させる。 同時に、KDを用いて時間ステップを圧縮し、早期予測を容易にする。 経験的評価では、RNN-Attention-KDはリコールとF1尺度で従来のニューラルネットワークモデルより優れている。 例えば、週間1～3で0.49と0.51、週間1～6で0.51と0.61のリコールとF1測定値を得た。 そして, 異なる知識伝達手法(蒸留目的)の寄与について, アブレーション調査を行った。 RNNの隠れ層からのヒント損失と、RNNのアテンションモジュールからのコンテキストベクトル損失は、リスクのある学生を特定するためのモデルの予測性能を高める可能性がある。 これらの結果は、深層学習モデルを用いたEDM研究者に関係している。

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