Abstract-MOOC är ett avgörande sätt att leverera utbildningsinnehåll i högre utbildning genom att tillhandahålla högkvalitativt utbildningsmaterial till studenter över hela världen. Med tanke på skillnaderna mellan traditionella inlärningsparadigm och MOOCs, har en ny forskningsagenda med fokus på att förutsäga och förklara avhopp från studenter och låga resultat i MOOCs vuxit fram. Men på grund av olika problemspecifikationer och utvärderingsmått, att utföra en jämförande analys av toppmoderna maskininlärning arkitekturer är en utmanande uppgift. I denna uppsats ger vi en översikt över MOOC student dropout förutsägelse fenomen där maskininlärning tekniker har använts. Dessutom belyser vi några lösningar som används för att ta itu med avhopp problem, ge en analys om utmaningarna med förutsägelse modeller, och föreslå några värdefulla insikter och rekommendationer som kan leda till att utveckla användbara och effektiva maskininlärning lösningar för att lösa MOOC avhopp problem.
REF granskar tekniken för avhoppsprognoser och föreslår flera insiktsfulla förslag för denna uppgift.
MOOC dropout prediction using machine learning techniques: Review and research challenges
{'venue': '2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON)', 'journal': '2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}