Abstract-Group-arbetet är utbrett inom utbildning. Den ökande användningen av onlineverktyg som stöder grupparbete genererar enorma mängder data. Vi strävar efter att utnyttja dessa data för att stödja spegling: presentera användbara vyer på hög nivå av information om gruppen, tillsammans med önskade mönster som kännetecknar beteendet hos starka grupper. Målet är att ge grupperna och deras kontaktpersoner möjlighet att se relevanta aspekter av koncernens verksamhet och ge feedback om dessa är mer benägna att kopplas till positiva eller negativa resultat och ange var problemen finns. Vi undersöker hur användbar spegelinformation kan utvinnas genom ett teoridrivet tillvägagångssätt och en rad kluster- och sekventiellt mönsterbrytning. Sammanhanget är ett senior programvaruutvecklingsprojekt där studenterna använder samarbetsverktyget TRAC. Vi tar fram mönster som skiljer bättre från de svagare grupperna och får insikter i framgångsfaktorerna. Resultaten pekar på vikten av ledarskap och gruppinteraktion, och ger lovande indikationer om de förekommer. Mönster som tyder på god individuell praxis identifierades också. Vi fann att vissa nyckelåtgärder kan brytas ur tidiga data. Resultaten är lovande när det gäller rådgivning till grupper i början och tidig identifiering av effektiva och dåliga metoder, i tid för sanering.
På samma sätt använde REF kluster och sekventiell mönsterbrytning för att hitta intressanta mönster för starkare och svagare studenter i ett samarbetsverktyg för programvaruutveckling.
Clustering and Sequential Pattern Mining of Online Collaborative Learning Data
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}