MOOC 中的交流社区
计算机与社会
2014-04-17 v2 社会与信息网络
机器学习
摘要
大规模开放在线课程 (MOOCs) 将来自不同地理和人口背景的数千人聚集在一起，但迄今为止，关于他们如何学习或交流知之甚少。我们引入了一个新的经过内容分析的 MOOC 数据集，并利用贝叶斯非负矩阵分解 (BNMF) 基于学习者在线论坛帖子的性质提取学习者社区。我们发现，与其他模型相比，BNMF 为在线讨论提供了更优的概率生成模型，且其学习到的社区因其组成学生的人口统计特征和课程表现指标而有所不同。这些发现表明，对 MOOCs 进行计算高效的概率生成建模可以为教育研究人员和从业者揭示重要见解，并有助于开发更智能、响应更迅速的在线学习环境。
引用
@article{arxiv.1403.4640,
title = {Communication Communities in MOOCs},
author = {Nabeel Gillani and Rebecca Eynon and Michael Osborne and Isis Hjorth and Stephen Roberts},
journal= {arXiv preprint arXiv:1403.4640},
year = {2014}
}
备注
10 pages, 3 figures, 1 table. Submitted for review to UAI 2014