大规模在线课程中教育材料排课的团队组建
人工智能
2017-03-28 v1
摘要
无论是在教室授课还是在大型在线开放课程中，以一种使全体受众受益的方式呈现材料都至关重要。我们确定了实现这一目标需要解决的两项重要任务：1) 对学生进行分组，使其能从同伴互动中获得最大收益；2) 为每个小组找到教育材料的最优排课方案。因此，本文中，我们解决了教育领域的团队组建与内容排课问题。给定一个时间范围 d、一组学生 S 及其学习不同活动 T 的需求，并给定 k 为期望的小组数量，我们研究寻找 k 个学生小组的问题。目标是在时间范围 d 内教授学生，使其学习潜力最大化，并为每个小组找到最佳排课方案。我们证明该问题是 NP-hard 的，并为其开发了一个多项式算法。我们证明该算法在合成数据集和真实数据集上均有效。在实验中，我们使用了计算机科学系学生成绩的真实数据。作为贡献的一部分，我们发布了一个模拟真实数据属性的半合成数据集。
引用
@article{arxiv.1703.08762,
title = {Team Formation for Scheduling Educational Material in Massive Online Classes},
author = {Sanaz Bahargam and Dóra Erdos and Azer Bestavros and Evimaria Terzi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.08762},
year = {2017}
}