Moodle活动数据中良好学生表现的指标
计算机与社会
2016-01-13 v1 人工智能
摘要
在本文中，我们分析了Moodle活动数据，旨在识别良好学生表现的早期预测因子。分析表明，三个相关假设在很大程度上得到数据支持。这些假设是：尽早提交是一个好迹象，高活动水平可预测良好结果，以及晚间活动甚至优于日间活动。我们强调了一些高活动水平与糟糕结果相关的病态例子。
引用
@article{arxiv.1601.02975,
title = {Indicators of Good Student Performance in Moodle Activity Data},
author = {Ewa Młynarska and Derek Greene and Pádraig Cunningham},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.02975},
year = {2016}
}
备注
Short version