基于同伴信息的出勤评估
社会与信息网络
2021-12-01 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
出勤率是学生学习动机、行为与心理状态的重要指标；然而，在混合式学习环境中，由于选课差异或线上/线下差异导致的学写出勤率的异质性，使得出勤率的比较具有挑战性。本文提出一种称为相对出勤指数（RAI）的新方法来衡量出勤率，其反映了学生上课的努力程度。传统出勤关注个人或单门课程的记录，而相对出勤强调相关个体或课程的同伴出勤信息，使出勤比较更为合理。真实数据的实验结果表明，RAI 确实能更好地反映学生的参与度。
引用
@article{arxiv.2106.03148,
title = {Assessing Attendance by Peer Information},
author = {Pan Deng and Jianjun Zhou and Jing Lyu and Zitong Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.03148},
year = {2021}
}