Detta dokument tar upp en öppen utmaning inom datautvinning inom utbildning, dvs. problemet med att automatiskt kartlägga onlinekurser från olika leverantörer (universitet, MOOC, etc.) på ett universellt område av begrepp, och förutsäga latenta förutsättningar beroenden (direkta länkar) mellan både begrepp och kurser. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för slutledning inom och över kurs- och konceptnivåriktade grafer. I utbildningsfasen, våra systemprojekt delvis observerade kurs-nivå förutsättningar länkar till riktade koncept-nivå länkar; i testfasen, de inducerade koncept-nivå länkar används för att dra den okända kursnivå förutsättningar länkar. Kurserna kan vara specifika för en institution, men begreppen delas mellan olika leverantörer. De dubbelriktade kartläggningarna gör det möjligt för vårt system att utföra interlingua-liknande överföringsinlärning, t.ex. behandla begreppsgrafen som interlingua och överföra de nödvändiga förbindelserna mellan universiteten via interlingua. Experiment på våra nyligen insamlade datauppsättningar av kurser från MIT, Caltech, Princeton och CMU visar lovande resultat.
CGL är en övervakad inlärningsmetod för att kartlägga kurser från olika universitet på ett universellt område av begrepp och förutsäga förutsättningar mellan både kurser och koncept REF.
Learning concept graphs from online educational data
{'venue': 'J. Artif. Intell. Res.', 'journal': 'J. Artif. Intell. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}