Vi föreslår SPARFA-Trace, ett nytt maskininlärningsbaserat ramverk för tidsvarierande lärande och innehållsanalys för utbildningstillämpningar. Vi utvecklar ett nytt meddelande som passerar-baserat, blind, ungefärligt Kalman filter för sparse faktoranalys (SPARFA) som gemensamt spårar inlärarkonceptet kunskap över tid, analyserar inlärarkonceptet kunskapstillstånd övergångar (som orsakas av interaktion med inlärningsresurser, såsom läroboksavsnitt, föreläsningsvideor, etc., eller glömska effekt), och uppskattar innehållet organisation och svårighet av frågorna i bedömningar. Dessa mängder beräknas enbart från binärt värderade (korrekta/okorrekta) graderade svarsdata och de specifika åtgärder som varje elev utför (t.ex. besvarar en fråga eller studerar en inlärningsresurs) vid varje tidpunkt. Experimentella resultat på två kursdataset online visar att SPARFA-Trace kan spåra varje elevs koncepts kunskapsutveckling över tid, analysera kvaliteten och innehållets organisation av inlärningsresurser och uppskatta frågeuppfattningsföreningarna och frågesvårigheterna. Dessutom visar vi att SPARFA-Trace uppnår jämförbar eller bättre prestanda när det gäller att förutsäga oobserverade inlärarsvar jämfört med befintliga metoder för samverkansfiltrering och kunskapsspårning.
Nyligen utvecklade REF SPARFA-Trace, ett ramverk för inlärare och innehållsanalys som spårar en inlärares kunskapsutveckling genom sekvensen av material han/hon har tillgång till och bedömningar han/hon svarade.
Time-varying learning and content analytics via sparse factor analysis
{'venue': "KDD '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}