論文の概要: DS-HGCN: A Dual-Stream Hypergraph Convolutional Network for Predicting Student Engagement via Social Contagion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20059v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 05:23:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.756795
• Title: DS-HGCN: A Dual-Stream Hypergraph Convolutional Network for Predicting Student Engagement via Social Contagion
• Title（参考訳）: DS-HGCN: ソーシャル・コンタテクションによる学生のエンゲージメント予測のためのデュアルストリームハイパーグラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Ziyang Fan, Li Tao, Yi Wang, Jingwei Qu, Ying Wang, Fei Jiang,
• Abstract要約: 学生のエンゲージメントは、学術的成功と学習成果に影響を与える重要な要因である。 ハイパーグラフ畳み込みネットワーク(DS-HGCN)に基づくデュアルストリーム多機能融合モデルを提案する。 提案手法は優れた性能を達成し,既存の最先端手法を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.468846135877877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Student engagement is a critical factor influencing academic success and learning outcomes. Accurately predicting student engagement is essential for optimizing teaching strategies and providing personalized interventions. However, most approaches focus on single-dimensional feature analysis and assessing engagement based on individual student factors. In this work, we propose a dual-stream multi-feature fusion model based on hypergraph convolutional networks (DS-HGCN), incorporating social contagion of student engagement. DS-HGCN enables accurate prediction of student engagement states by modeling multi-dimensional features and their propagation mechanisms between students. The framework constructs a hypergraph structure to encode engagement contagion among students and captures the emotional and behavioral differences and commonalities by multi-frequency signals. Furthermore, we introduce a hypergraph attention mechanism to dynamically weigh the influence of each student, accounting for individual differences in the propagation process. Extensive experiments on public benchmark datasets demonstrate that our proposed method achieves superior performance and significantly outperforms existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 学生のエンゲージメントは、学術的成功と学習成果に影響を与える重要な要因である。 生徒のエンゲージメントを正確に予測することは、教育戦略の最適化とパーソナライズされた介入の提供に不可欠である。 しかし、ほとんどのアプローチは、個々の学生要因に基づいて、単一次元の特徴分析とエンゲージメントの評価に重点を置いている。 本研究では,ハイパーグラフ畳み込みネットワーク(DS-HGCN)に基づくマルチストリーム多機能融合モデルを提案する。 DS-HGCNは,多次元特徴と学生間の伝播機構をモデル化することにより,学生のエンゲージメント状態の正確な予測を可能にする。 ハイパーグラフ構造を構築し、学生間のエンゲージメントを符号化し、多周波信号による感情的・行動的差異と共通点をキャプチャする。 さらに,各学生の影響を動的に評価するためのハイパーグラフアテンション機構を導入し,伝搬過程の個人差を考慮した。 公開ベンチマークデータセットの大規模な実験により,提案手法は優れた性能を達成し,既存の最先端手法を著しく上回る結果となった。

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