Massive Open Online Courses (MOOCs) samlar tusentals människor från olika geografier och demografiska bakgrunder - men hittills är lite känt om hur de lär sig eller kommunicerar. Vi introducerar ett nytt innehållsanalyserat MOOC dataset och använder Bayesian Non-negative Matrix Factorization (BNNF) för att extrahera grupper av elever baserat på arten av deras online forum inlägg. Vi ser att BNMF ger en överlägsen probabilistisk generativ modell för onlinediskussioner jämfört med andra modeller, och att de samhällen det lär sig är differentierade av deras sammansatta studenters demografiska och kursresultatindikatorer. Dessa resultat tyder på att beräkningseffektiv probabilistisk generativ modellering av MOOCs kan avslöja viktiga insikter för pedagogiska forskare och praktiker och bidra till att utveckla mer intelligenta och lyhörda inlärningsmiljöer online.
REF hittar samhällen som använder Bayesian Non-Negative Matrix Factorization.
Communication Communities in MOOCs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}