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利用大型语言模型对海量在线开放课程进行分级
使用大型语言模型测试了三个 MOOC，发现通过零样本思维链（ZCoT）引导学生作答可以更准确地替代同伴评分，为大规模在线课程提供改进学习体验的自动评分系统。
PDF18 days ago
WWW在 MOOC 中建模平衡的显性和隐性关系，利用对比学习进行知识概念推荐
基于对比学习的 MOOC 知识概念推荐框架 (CL-KCRec) 能有效地表示和平衡 MOOC 中显式和隐式关系，提高知识概念推荐的性能，并满足用户的个性化需求。
PDF5 months ago
MOOC 中的子群发现：描述不同类型学习者的大数据应用
本文采用基于 MapReduce 的子群发现方法对海量在线公开课（MOOC）中不同类型的学习者进行分类和描述，旨在发现出现在不同 MOOC 中的 IF-THEN 规则。实验结果表明，该方法优于传统的顺序子群发现方法，运行时几乎保持不变，发现
PDF5 months ago
大型语言模型作为 MOOC 课程的评分器
使用大型语言模型（LLMs）取代 MOOCs 中的同行评分，通过 Zero-shot-CoT 和多个方案进行教学，发现 Zero-shot-CoT 与教师提供的答案和评分标准相结合的结果与教师评分更加一致，为 MOOCs 自动化评分系统提供
PDF5 months ago
寻找可解释的 MOOC 推荐路径：学习者角度
一个使用图形推理的可解释推荐系统应用于在线学习领域的研究。
PDF7 months ago
利用图表示学习提升 MOOC 自动等级预测性能
利用大规模在线开放课程（MOOC）数据集构建独特的知识图谱，并运用图嵌入技术提取实体间相互作用中潜在结构信息，结合实体特征、行为特征和结构特征，改进了对学生成绩的预测模型的性能。
PDF9 months ago
InvAASTCluster：基于不变式的程序聚类在入门编程作业中的应用
该论文提出了一种新颖的程序聚类方法 InvAASTCluster，利用动态生成的程序不变量观察多个程序执行结果以聚类语义等效的 IPAs。研究结果表明，InvAASTCluster 在聚类一组不同 IPAs 时，比基于语法的表示方法表现更好
PDF2 years ago
C-Pack of IPAs: 初学者编程作业的 C90 程序基准
本文提出了 C-Pack-IPAs，一个公开的基准测试，其中包括由学生提交的 25 个不同的初级编程题的程序和测试套件，可以帮助评估针对初学者编程者的新颖语义和句法自动程序修复框架的开发。
PDF2 years ago
AAAI面向探索式学习环境中对抗次优用户行为的框架：以 MOOC 为例
本文介绍了使用数据驱动的用户建模框架来设计用户自适应支持，在学习模拟器和 MOOCs 中提供自适应支持的实验，旨在研究该框架的应用价值。
PDF3 years ago
异构视角下的 MOOC 知识概念推荐 - 注意力图卷积网络
本篇研究提出了一种基于 Attentional Heterogeneous Graph Convolutional Deep Knowledge Recommender (ACKRec) 的方法来解决 MOOC 中的知识概念推荐问题，并使用
PDF4 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。
PDF4 years ago
MOOCs 中基于外部知识和互动游戏的课程概念扩展
本研究提出了一种基于外部知识库的新概念搜索边界，通过异构特征验证高质量结果，并设计了一个基于游戏的交互式优化机制来提高 MOOC 用户学习效果，实验证明此方法优于现有方法。
PDF5 years ago
AAAI零样本学习于编程教育：深度学习推理中的评分表抽样
本文介绍了一种采用人机协同的评分抽样方法解决 “零次” 反馈挑战的算法，能够在入门编程作业的第一批学生中提供自主反馈，精度明显优于数据饥饿算法，并且鲜明地表现了人类水平的忠实度。
PDF6 years ago
AAAI利用话语信号进行教师干预的可靠性预测
研究如何使用自动获取的话语关系来预测在线课程的讨论区中教师干预的情况，并且发现使用 PDTB 话语特征可以提高分类器的鲁棒性和多样性。
PDF8 years ago
简单等级评分法有多有效？
这篇论文提出了一种基于同伴评分的计算大规模在线开放课程中学生学术表现可靠信息的简单可行方法，使用类排序聚合规则并考虑学生的评分行为提高评分的效度，通过对评分行为的理论框架和实验模拟的验证证明其具有高精度。
PDF8 years ago
EMNLP从 MOOC 学习者的教学交互序列中捕捉 “离职加剧” 结构特征
本研究旨在利用网络科学的方法，以学生在海量在线开放课程中的学习活动序列为研究对象，探索可以预测学生逐渐降低学习积极性的因素，并在此基础上基于视频点击流和论坛活动的联合表示，提取活跃和被动 MOOC 参与的指标，从而预测学生流失情况，本研究结
PDF10 years ago
谁对我产生了消极影响？正式化负面曝光扩散动态导致 MOOC 学生流失
本研究探讨了 MOOC（Massive Open Online Courses）中学生之间相互影响的机制，并提出了一个学习网络扩散的简单公式，用以形式化这种影响的本质及其可能导致的学生流失。同时，我们也提出了扩展学生建模方法的思路，以更好地
PDF10 years ago
你的点击决定你的命运：从 MOOC 视频点击流交互中推断信息处理和流失行为
本文探讨了如何将 MOOCs 中学生的视频观看活动转换为高级认知行为，并构建了一个定量的信息处理指数，帮助教师更好地理解 MOOCs 的难点，并推测未来的学习结果。结论表明，这种基于认知心理学的指标能够回答关于学生参与度、未来行为和脱离课程
PDF10 years ago
WWW大规模在线课程的参与
研究了海量在线课程的学习者交互轨迹，构建了行为分类法，比较了高、低成就的学生的不同行为模式，并研究了论坛参与与课程其他部分之间的关系，还探讨了徽章对 MOOCs 用户参与的影响。
PDF10 years ago
MOOCs 中同学互评的调优模型
本文提出算法来评估和纠正评分者偏见和可靠性，通过对 Coursera 的 HCI 课程提供的 63,199 个同行评分进行分析，实现了同行评分准确性的显著提高，同时将评分者偏见和可靠性与学生因素如学生参与度、表现以及评论风格相关联，并证明了
PDF11 years ago