ABSTRACT: Vårt projekt är motiverat av den tidiga avhopp och låg avslutningsgrad problem i MOOCs. Vi har utökat traditionella funktioner för MOOC analys med rikare och högre granularitet information för att göra mer exakta förutsägelser av avhopp och prestanda. Resultaten visar att finare kornad tidsinformation ökar den prediktiva kraften i de tidiga faserna av den mönsterorienterade programvaruarkitekturen (POSA) MOOC som Vanderbilt University erbjöd sommaren 2013. Som ett nästa steg planerar vi att utveckla oövervakade inlärningsmetoder med våra utökade funktioner för att definiera profiler som kan användas för effektiv byggnadsställningar och feedback.
Ye och Biswas REF har använt utökade standardfunktioner för MOOCs analys med högre granularitet för att göra mer exakta förutsägelser för avhopp och prestanda.
Early Prediction of Student Dropout and Performance in MOOCs using Higher Granularity Temporal Information
{'venue': None, 'journal': 'Journal of learning Analytics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}