PEEK：一个大规模学习者与教学视频互动数据集

与电子商务和娱乐相关推荐系统相比，教育推荐系统受到的关注要少得多，尽管高效的智能导师具有提升学习收益的巨大潜力。推进该研究方向的主要挑战之一是缺乏大规模、公开可用的数据集。在本工作中，我们发布了一个大规模的、新颖的野生环境下学习者与教学视频互动的数据集。该数据集名为 Personalised Educational Engagement with Knowledge Topics (PEEK)，是此类性质的首个公开可用数据集。视频讲座已与和讲座内容相关的维基百科概念相关联，从而提供了一种符合人类直觉的分类法。我们相信，细粒度学习者互动信号与丰富内容表示的结合，将为构建强大的个性化算法铺平道路，从而革新教育与信息推荐系统。为此，我们 1) 从一个流行的视频讲座库构建了新颖的数据集，2) 确定了一组用于建模互动的基准算法，以及 3) 在 PEEK 数据集上进行了大量实验以证明其价值。我们在该数据集上的实验显示出构建强大信息推荐系统的前景。数据集与支持代码已公开可用。