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ClickTree: 基于点击流数据的预测数学学生表现的基于树的方法
基于学生点击流数据开发了一种树状方法(ClickTree)来预测数学作业中学生的表现,该方法利用了问题级别、任务级别和学生级别的特征,并在教育数据挖掘杯 2023 比赛中取得了 0.78844 的 AUC,排名第二。结果表明,学生在选定特定
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4 months ago
AAAI
无问题的调查:一种强化学习方法
通过使用基于强化学习(RL)的方法从 clickstream 数据中提取代理评分(proxy ratings),无需使用调查数据进行训练。代理评分比传统的调查数据更加直观和有用,可以有效地解决调查数据存在的各种缺陷。
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4 years ago
AAAI
利用点击和视频学习表示,在 MOOC 课程中预测留学生掉课情况
本文研究如何从 MOOC 的点击记录中提取反映学习者行为的意义特征,通过建立视频和点击的相关性模型,提高了对学习者退课预测的准确性。
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4 years ago
AAAI
通过可解释的多层表示学习在 MOOCs 上对未来几周的退出预测
本文旨在通过分析学生的点击数据来预测学生是否在下周退出在线学习,研究通过基于 BB 算法的多层表征学习方法对于预测和解释特别有效和可行。
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4 years ago
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