Abstract-Elevernas informella samtal på sociala medier (t.ex. Twitter, Facebook) kastar ljus över deras utbildningsupplevelser, känslor och oro över inlärningsprocessen. Data från sådana oinstrumenterade miljöer kan ge värdefull kunskap för att informera studenternas lärande. Att analysera sådana uppgifter kan emellertid vara en utmaning. Komplexiteten i studenternas erfarenheter som återspeglas i innehållet i sociala medier kräver mänsklig tolkning. Den växande omfattningen av data kräver dock automatiska dataanalystekniker. I detta dokument utvecklade vi ett arbetsflöde för att integrera både kvalitativ analys och storskalig datautvinningsteknik. Vi fokuserade på ingenjörsstudenters Twitter-inlägg för att förstå frågor och problem i deras pedagogiska erfarenheter. Vi genomförde först en kvalitativ analys av prover tagna från cirka 25 000 tweets relaterade till ingenjörsstudenters collegeliv. Vi fann att ingenjörsstudenter stöter på problem som tung studiebörda, brist på socialt engagemang och sömnbrist. Baserat på dessa resultat implementerade vi en multi-label klassificeringsalgoritm för att klassificera tweets som speglar elevernas problem. Vi använde sedan algoritmen för att utbilda en detektor av studentproblem från cirka 35.000 tweets strömmade vid geo-lokaliseringen av Purdue University. Detta arbete presenterar för första gången en metodik och resultat som visar hur informella data från sociala medier kan ge insikter i studenternas erfarenheter.
Chen och Al. REF studerar ingenjörsstudenters utbildningserfarenheter genom gruvtjänster på Twitter.
Mining Social Media Data for Understanding Students’ Learning Experiences
{'venue': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'journal': 'IEEE Transactions on Learning Technologies', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}