MOOC 遇上测量理论：一种主题建模方法

本文基于 MOOC 学生的在线论坛发帖，将主题模型应用于对其的心理测量测试。教育与心理学中的测量理论提供了用于量化个人对态度、能力或智力等无形属性掌握程度的统计模型。此类模型通过将潜在技能水平与个体在一系列题目（如测验问题）上的观测响应相关联来推断潜在技能水平。若个体在这些题目上的响应符合古特曼量表，则该题目集可用于测量潜在技能。此类良好标度的题目能区分个体，且推断出的水平覆盖从最基础到高级的整个范围。实践中，教育研究者手动设计题目（测验问题）同时优化良好标度一致性。由于该过程成本高且需专家参与，心理测量测试在日常教学中的应用有限。我们旨在开发适用于高度仪器化的 MOOC 交付平台的测量模型，将自动提取的在线论坛主题中的参与情况作为题目。挑战在于形式化古特曼量表的教育约束并将其纳入主题模型。为偏好自动符合古特曼量表的话题，我们在基于非负矩阵分解的主题建模中引入了一种新的正则化。我们通过三个 Coursera MOOC 上的定量实验，以及通过领域专家访谈对两个 MOOC 上主题可解释性的定性调查，证明了方法的适用性。