Med stora studenter inskrivning, MOOC instruktörer står inför den unika utmaningen att besluta när man ska ingripa i forumdiskussioner med sin begränsade bandbredd. Vi studerar detta problem med instruktörsingripanden. Med hjälp av ett stort urval av forumdata från 61 kurser designar vi en binär classifier för att förutsäga om en instruktör ska ingripa i en diskussionstråd eller inte. Genom att införliva ny information om ett forums typ i klassificeringsprocessen förbättras vi betydligt jämfört med tidigare toppmoderna. Vi visar hur svårt detta beslutsproblem är i den verkliga världen genom att bekräfta mot indikativ mänsklig bedömning, och empiriskt visa problemets känslighet för instruktörernas interventionspreferenser. Vi avslutar detta dokument med att ta itu med framtida forskningsfrågor i intervention.
Chandrasekaran m.fl. utformad en binär klassificerare för att förutsäga tidpunkten för instruktörsingripande REF.
Learning Instructor Intervention from MOOC Forums: Early Results and Issues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}