Moderna maskininlärningsmetoder är avgörande för utvecklingen av storskaliga individanpassade inlärningssystem som direkt tillgodoser enskilda elevers behov. Det nyligen utvecklade SPARse Factor Analysis (SPARFA) ramverket ger en ny statistisk modell och algoritmer för maskininlärning-baserad inlärningsanalys, som uppskattar en inlärares kunskap om de latenta begrepp som ligger till grund för en domän, och innehållsanalys, som uppskattar sambanden mellan en samling frågor och latenta begrepp. SPARFA uppskattar dessa mängder med endast de binärt värderade graderade svaren på en samling frågor. För att bättre tolka de uppskattade latenta begreppen förlitar sig SPARFA på ett efterbehandlingssteg som använder användardefinierade taggar (t.ex. ämnen eller nyckelord) tillgängliga för varje fråga. I detta dokument slappnar vi av behovet av användardefinierade taggar genom att utöka SPARFA till att gemensamt behandla både graderade inlärarsvar och texten till varje fråga och tillhörande svar eller annan feedback. Vårt rent datadrivna tillvägagångssätt (i) förbättrar tolkningen av de uppskattade latenta begreppen utan att uttryckligen behöva generera en uppsättning taggar eller utföra ett steg efter bearbetningen, (ii) förbättrar SPARFA:s förutsägelseprestanda och (iii) skalor till stora tester/bedömningar där mänsklig annotering skulle visa sig vara betungande. Vi visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är på två verkliga utbildningsdataset.
I REF, summan av loglikelihood av observerade grader och log-likelihood av ordet räknas med tanke på latenta faktorer maximeras.
Joint Topic Modeling and Factor Analysis of Textual Information and Graded Response Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}