Internet har rika och snabbt ökande källor till högkvalitativt utbildningsinnehåll. Det krävs grundläggande relationer mellan utbildningskoncept för moderna storskaliga utbildningstillämpningar på nätet, såsom personliga rekommendationer och automatiskt skapande av läroplaner. Vi presenterar PRREQ, en ny övervakad inlärningsmetod för att komma fram till begreppsförutsättningar för relationer. PRE-REQ är utformad med hjälp av latenta representationer av begrepp som erhållits från Parwise Latent Dirichlet Allokering modell, och ett neuralt nätverk baserat på Siamese nätverk arkitektur. PRREQ kan lära sig okända begreppsförutsättningar från kursförutsättningar och märkta begreppsförutsättningar. Det överträffar de senaste metoderna för referensdatauppsättningar och kan på ett effektivt sätt dra lärdom av mycket mindre utbildningsdata. PRREQ kan också använda omärkta videospellistor, en ständigt växande källa till träningsdata, för att lära sig konceptförutsättningar och därmed undanröja behovet av manuell annotering av kursförutsättningar.
REF presenterade en övervakad inlärningsmetod med hjälp av ett Siamese-nätverk för att förutsäga förutsättningarna för relationer mellan universitet och MOOC-kurser.
Inferring Concept Prerequisite Relations from Online Educational Resources
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Geology']}