ABSTRACT Massiva öppna online-kurser (MOOCs) har upplevt ökad användning och popularitet i högt rankade universitet under de senaste åren. Möjligheten att få tillgång till högkvalitativt kursmaterial inom sådana plattformar, samtidigt som bördan av utbildnings-, finans- och geografiska hinder undanröjs, har lett till en snabb ökning av antalet deltagare. Det ökande antalet deltagande elever och deras mångfald har öppnat nya horisonter för forskarsamhället för att undersöka effektiva inlärningsmiljöer. Inlärning Analytics har använts för att undersöka hur engagemang påverkar studenternas prestationer. Den omfattande litteraturöversikten visar dock att det inte finns mycket forskning om effekterna av MOOC, särskilt när det gäller att analysera kopplingen mellan beteendemässigt engagemang och motivation som förutsägare av läranderesultat. I denna uppsats, vi anser en dataset, som härrör från online-kurser som tillhandahålls av Harvard University och Massachusetts Institute of Technology, levereras via edX-plattformen. Två uppsättningar empiriska experiment utförs med hjälp av både statistiska och maskininlärningstekniker. Statistiska metoder används för att undersöka sambandet mellan engagemangsnivå och resultat, inklusive beaktande av elevers utbildningsbakgrund. Resultaten tyder på en betydande klyfta mellan framgång och misslyckande resultat inlärare grupper, där framgångsrika inlärare har visat sig läsa och titta på kursmaterial i högre grad. Maskininlärningsalgoritmer används för att automatiskt upptäcka elever som saknar motivation i ett tidigt skede av kursen, vilket ger instruktörer insikt i vad som gäller för studenternas utträde.  INDEXTERMER
Maskininlärningsalgoritmer används för att analysera elevers beteende och upptäcka studentuttag tidigt i kursen baserat på MOOC (massiva öppna online-kurser) datauppsättningar REF.
Analyzing Learners Behavior in MOOCs: An Examination of Performance and Motivation Using a Data-Driven Approach
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}