ABSTRACT Många studier av gruvdrift av big learning data fokuserar på användaråtkomst mönster och videovisning beteenden, medan mindre uppmärksamhet ägnas åt den aktiva video-viewing tid. Detta papper anger denna helt olika analysenhet, modellerar i vilken utsträckning faktorer påverkar den och ytterligare förutsäger när en användare permanent lämnar en kurs. Målet är att ge nya insikter och handledningar om dataanalys och subrymdsbyggande till lärandeanalytiker, forskare inom artificiell intelligens i utbildnings- och datautvinningssamhällen. I detta syfte samlar vi in videovisningsdata från ett storskaligt e-lärandesystem och använder Cox proportionella riskfunktion för att modellera ledigheten. Modellerna omfattar främst interaktioner mellan variabler, icke-linjäritet antagande och ålder segmentering. Slutligen använder vi de insamlade riskkvoterna för modellen kovariater som inlärningsfunktioner och förutsäger vilka användare som tenderar att i förtid och permanent lämna en kurs med hjälp av effektiva maskininlärningsalgoritmer. Resultaten visar att, först modellering kan användas som en effektiv funktion utvinning och urval teknik för klassificering problem och att, för det andra förutsägelsen kan effektivt identifiera användares lämnar tid med bara några variabler. Vår metod är effektiv och användbar för att analysera massiva öppna onlinekurser. INDEX TERMS Aktiv video-visning tid, modellera och förutsäga, lämnar tid, lämnar risk.
Leave time modellerades för att förutsäga vilka användare tenderade att lämna för tidigt och permanent med hjälp av maskininlärning algoritmer REF.
Modeling and Predicting the Active Video-Viewing Time in a Large-Scale E-Learning System
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}