用于个性化学生拖延建模的刺激敏感 Hawkes 过程
机器学习
2021-02-02 v1 计算机与社会
摘要
在在线学习环境中，学生拖延和在截止日期前突击完成任务（cramming）是重大挑战，会对教育和身心健康产生负面副作用。在连续时间内对学生活动进行建模并预测其下一次学习时间，是有助于制定个性化及时干预以缓解这些挑战的重要问题。然而，以往对学生拖延动态建模的尝试存在主要问题：它们无法预测下一次活动时间，不能处理缺失的活动历史，不具备个性化，且忽视了重要的课程属性（如作业截止日期），而这些属性对于解释突击行为至关重要。为解决这些问题，我们引入了一种新的个性化刺激敏感 Hawkes 过程模型（SSHP），通过联合建模所有学生-作业对并利用其相似性，即使在无历史观测时也能预测学生的下一次活动时间。与假设环境具有恒定外部触发效应的常规点过程不同，我们根据作业可用性、作业截止日期以及每个学生的时间管理习惯，对三类动态外部刺激进行建模。我们在两个合成数据集和两个真实世界数据集上的实验表明，与最先进的模型相比，该模型在未来活动预测上表现更优。此外，我们展示了我们的模型能够对学生活动强度实现灵活而准确的参数化。
引用
@article{arxiv.2102.00089,
title = {Stimuli-Sensitive Hawkes Processes for Personalized Student Procrastination Modeling},
author = {Mengfan Yao and Siqian Zhao and Shaghayegh Sahebi and Reza Feyzi Behnagh},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.00089},
year = {2021}
}