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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
团队留存：在线问题导向学习竞赛中的辍学预测
通过在线长期问题导向学习和机器人竞赛，三元方法的研究使用了 Discourse 讨论论坛和网络学习策略问卷（OSLQ）收集的数据，应用机器学习算法预测在线竞赛的辍学率，并验证了 OSLQ 的可靠性。
PDF6 months ago
支持学生选课的开放式 MOOC 评论的大规模分析
通过分析不同平台上的 240 万个 MOOC 评论，研究结果表明，数值评分存在偏见，而文本评论的 NLP 驱动情感分析和主题发现技术反映了课程广告、实际应用性和难度等主题，为在线教育评论提供更透明的方法。
PDF2 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
sk_p: 用于 MOOC 的神经编程纠错器
本文提出了一种用于自动纠正 MOOCs 中程序错误的新技术，能够修复语法和语义错误而不需要手动进行问题特定的纠正策略，实验表明本方案可以更有效地修正程序错误。
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
大规模开放在线课程中的停学预测
本研究描述了一个可扩展的模型，从原始数据到模型分析的端对端停止预测方法，该方法在六 002x 秋季课程中实现了高达 0.95 的 AUC，可以预测甚至少于一周的 MOOC 停课情况。
PDF10 years ago
你的点击决定你的命运”：利用 MOOC 视频的点击记录推断学生的信息处理与退学行为
本研究旨在探讨如何定量分析学生观看 MOOC 视频时的行为，并建立信息处理指标，通过预测学生在视频中退出的参与轨迹，帮助教师更好地了解 MOOC 学习中的问题，并提高学生的参与度和留存率。
PDF10 years ago
针对海量在线课程数据的大规模特征工程
研究工程特征开发模型以提高对 MOOC 在线学习者行为的理解。通过参与群众的特征提议并将其操作化，评估其在预测准确性上的相关性。研究通过 MOOC 数据科学和停止预测的不同方面来展示群众参与的两种方法，识别不同的有影响力的停止预测特征。
PDF10 years ago
KDD有序同行评分方法
研究了自动从等级同行反馈中推断学生成绩的问题，并探索了几种概率模型来评估学生成绩和评分人的可靠性。
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