Under de senaste åren har datautvinningen snabbt ökat för analys av data som erhållits från Massive Open Online Courses (MOOCs). Syftet med denna studie är att utveckla metoder för att förutsäga de poäng som en student kan uppnå på en given betygsrelaterad bedömning baserad på information, betraktad som tidigare prestationer eller tidigare aktivitet i kursen. Vi utvecklar en personlig modell för linjär multipel regression (PLMR) för att förutsäga betyget för en student, innan vi försöker bedöma verksamheten. Den utvecklade modellen är i realtid och spårar en students deltagande i en MOOC (via click-stream serverloggar) och förutsäger en students prestation på nästa bedömning inom ramen för kursutbudet. Vi utför en omfattande uppsättning experiment på data som erhållits från tre openEdX MOOCs via ett Stanford University initiativ. Våra experimentella resultat visar löftet om det föreslagna tillvägagångssättet i jämförelse med baslinjemetoder och hjälper också till att identifiera nyckelfunktioner som är förknippade med studenternas studievanor och inlärningsbeteenden.
I samma anda utvecklade REF en modell för att förutsäga betyget för en student, innan den digitala bedömningen gjordes.
Predicting Performance on MOOC Assessments using Multi-Regression Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}