Detta arbete är ett försök att upptäcka dolda strukturella konfigurationer i lärande aktivitetssekvenser av studenter i Massive Open Online Courses (MOOCs). Genom att använda kombinerade representationer av videoklickströmsinteraktioner och forumaktiviteter försöker vi i grunden förstå egenskaper som är prediktiva för att minska engagemanget över tid. Grundat på det tvärvetenskapliga området nätverk vetenskap, följer vi en graf baserad strategi för att framgångsrikt extrahera indikatorer för aktiv och passiv MOOC deltagande som återspeglar uthållighet och regelbundenhet i den totala interaktionen fotavtryck. Med hjälp av dessa rika pedagogiska semantik fokuserar vi på problemet med att förutsäga elevattrition, en av de viktigaste höjdpunkterna i MOOC-litteraturen under de senaste åren. Våra resultat indikerar en förbättring jämfört med en baslinje ngrambaserad metod för att fånga "attrition intensifiera" funktioner från de lärande aktiviteter som MOOC-inlärare engagerar sig i. Konsekvenser för viss övertygande framtida forskning diskuteras.
I ett följande verk REF konstruerade de en graf för att fånga sekvensen av aktiva och passiva lärandeaktiviteter, och använde grafmått som funktioner för att förutsäga attrition.
Capturing"attrition intensifying"structural traits from didactic interaction sequences of MOOC learners
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}