論文の概要: Advanced Mathematics Learning Behavior Prediction and Academic Early Warning Model Based on Multimodal Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01224v1
• Date: Sun, 31 May 2026 13:16:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.395588
• Title: Advanced Mathematics Learning Behavior Prediction and Academic Early Warning Model Based on Multimodal Data Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダルデータ解析に基づく高度な数学学習行動予測と学術早期警告モデル
• Abstract要約: リスクの高い学生の早期発見とタイムリーな学術的介入は、高度な数学教育において大きな課題となる。 本研究では,学習行動予測と学術的早期警告のための動的フレームワークを構築するために,マルチモーダルデータ分析を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Early detection of at-risk students and timely academic intervention pose major challenges in advanced mathematics education, where complex conceptual hierarchies and nonlinear learning trajectories often hold back students' academic performance. This study adopts multimodal data analytics to build a dynamic framework for learning behavior prediction and academic early warning. It constructs a hierarchical knowledge graph ontology, realizes adaptive edge weighting according to problem difficulty and student performance, and combines heterogeneous graph attention with temporal sequence modeling to capture students' evolving knowledge states. Empirical tests on semester-long multimodal datasets prove that this method can accurately identify high-risk students and effectively track error propagation. Targeted interventions greatly improve students' knowledge mastery and reduce academic risks. The results verify that integrating knowledge graph analytics with multimodal temporal modeling can deliver more efficient and personalized learning support for advanced mathematics education.
• Abstract（参考訳）: リスクの高い学生の早期発見とタイムリーな学術的介入は高度な数学教育において大きな課題となり、複雑な概念的階層と非線形学習の軌跡はしばしば学生の学術的業績を妨げている。 本研究では,学習行動予測と学術的早期警告のための動的フレームワークを構築するために,マルチモーダルデータ分析を採用する。 階層的な知識グラフオントロジーを構築し、問題難易度や生徒のパフォーマンスに応じて適応的なエッジ重み付けを実現し、異種グラフの注意と時間的シーケンスモデリングを組み合わせて、学生の進化する知識状態を捉える。 学期連続マルチモーダルデータセットの実証実験により, リスクの高い生徒を正確に同定し, エラーの伝播を効果的に追跡できることが証明された。 対象とする介入は、学生の知識習得を大幅に改善し、学術的リスクを低減させる。 その結果、知識グラフ分析とマルチモーダル時間モデルを統合することで、高度な数学教育のためのより効率的でパーソナライズされた学習支援が可能になることが検証された。

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