通过学习的点击与视频表征进行 MOOC 周级别辍学预测
机器学习
2020-02-07 v1 计算机与社会
摘要
本文解决了 MOOC 辍学预测中的一项关键挑战，即从点击流数据构建有意义的表征。尽管为此目的已广泛探索多种特征提取技术，但据我们所知，此前尚无工作在此背景下探索教育内容（如视频）建模及其与学习者行为（如点击流）相关性的研究。我们通过设计一种学习视频表征及视频与点击之间相关性的方法来弥补这一空白。结果表明，对视频及其与点击相关性的建模在辍学预测中带来了统计显著的改进。
引用
@article{arxiv.2002.01955,
title = {Dropout Prediction over Weeks in MOOCs by Learning Representations of Clicks and Videos},
author = {Byungsoo Jeon and Namyong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.01955},
year = {2020}
}
备注
Accepted at AAAI 2020 AI4Edu Workshop