Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân tích hiệu suất học tập của sinh viên trong giáo dục trực tuyến bằng cách sử dụng các mô hình tính toán
Universal Access in the Information Society - Trang 1-8 - 2023
Tóm tắt
Giáo dục truyền thống đã chuyển sang giáo dục trực tuyến để ngăn chặn các cuộc tụ tập đông người và sự lây lan của virus COVID-19. Nhiều nền tảng trực tuyến như Zoom, GoToMeeting, Microsoft Teams và WebEx đã phục hồi phương pháp giảng dạy truyền thống và thúc đẩy giáo dục trực tuyến. Các lớp học trực tuyến đặc biệt có lợi cho sinh viên đang nhập viện, các khóa học trực tuyến mở lớn (MOOCS), và những người học suốt đời. Bài báo này sử dụng mô hình học sâu để dự đoán hiệu suất học tập của sinh viên trong môi trường trực tuyến. Sự tương tác của sinh viên với môi trường trực tuyến là rất quan trọng để dự đoán hiệu suất học tập của họ. Dự đoán này sẽ giúp xác định những sinh viên có nguy cơ, từ đó giáo viên có thể hỗ trợ động viên những sinh viên có hiệu suất kém. Chúng tôi đã sử dụng các đặc điểm về tương tác của sinh viên như tổng số lần nhấp chuột. Chúng tôi nghiên cứu tín chỉ để hiểu hành vi của sinh viên và cố gắng dự đoán kết quả điểm số cuối cùng của họ bằng cách sử dụng các mô hình học sâu lai. Mô hình lai được đề xuất dự đoán hiệu suất học tập của sinh viên với độ chính xác là 98.80%. Kết quả đã chứng minh rằng mô hình học sâu được đề xuất dự đoán hiệu suất học tập của sinh viên một cách hiệu quả trong môi trường trực tuyến.
Từ khóa
#Học sâu #giáo dục trực tuyến #hiệu suất học tập #mô hình tính toán #sinh viên có nguy cơTài liệu tham khảo
Agarwal, S., Kaushik, J.S.: Student’s perception of online learning during COVID pandemic. Indian J. Pediatr. 87, 554–554 (2020)
Ahmed, N.S., Sadiq, M.H.: Clarify of the random forest algorithm in an educational field. In: 2018 International Conference on Advanced Science and Engineering (ICOASE), pp. 179–184. IEEE (2018)
Aldukhayel, A., Baqar, S.M., Almeathem, F.K., Alsultan, F.S., AlHarbi, G.A.: Digital eye strain caused by online education among children in Qassim Region, Saudi Arabia: a cross sectional study. Cureus 14(4), e23813 (2022)
Baber, H.: Determinants of students’ perceived learning outcome and satisfaction in online learning during the pandemic of COVID-19. J. Educ. e-Learning Res. 7(3), 285–292 (2020)
Bignoux, S., Sund, K.J.: Tutoring executives online: What drives perceived quality? Behav. Inf. Technol. 37(7), 703–713 (2018)
Brookfield, S.D.: The Skillful Teacher: On Technique, Trust, and Responsiveness in the Classroom. John Wiley & Sons (2015)
Cen, L., Ruta, D., Powell, L., Hirsch, B., Ng, J.: Quantitative approach to collaborative learning: performance prediction, individual assessment, and group composition. Int. J. Comput.-Support. Collab. Learn. 11, 187–225 (2016)
Cho, W., Schmelzer, C.D.: Just-in-time education: tools for hospitality managers of the future? Int. J. Contemp. Hosp. Manag. 12(1), 31–37 (2000)
Cowham, T., Duggleby, J.: Pedagogy and quality assurance in the development of online learning for online instructors. J. Asynchron. Learn. Netw. 9(4), 15–27 (2005)
Dinh, L.P., Nguyen, T.T.: Pandemic, social distancing, and social work education: students’ satisfaction with online education in Vietnam. Soc. Work. Educ. 39(8), 1074–1083 (2020)
Doijode, V., Singh, N.: Predicting student success based on interaction with virtual learning environment. In: Proceedings of the southeast SAS users group conference, Bethesda, MD, USA, pp. 16–18 (2016).
Eom, S.B., Ashill, N.: The determinants of students’ perceived learning outcomes and satisfaction in university online education: an update. Decis. Sci. J. Innov. Educ. 14(2), 185–215 (2016)
Fei, M., Yeung, D.Y.: Temporal models for predicting student dropout in massive open online courses. In: 2015 IEEE International Conference on Data Mining Workshop (ICDMW), pp. 256–263. IEEE (2015)
Fontanillas, T.R., Romero Carbonell, M., GuitertCatasús, M.: E-assessment process: giving a voice to online learners. Int. J. Educ. Technol. High. Educ. 13(1), 1–14 (2016)
Haiyang, L., Wang, Z., Benachour, P., Tubman, P.: A time series classification method for behaviour-based dropout prediction. In: 2018 IEEE 18th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), pp. 191–195. IEEE (2018)
Harasim, L.: Shift happens: online education as a new paradigm in learning. Internet High. Educ. 3(1–2), 41–61 (2000)
Ikhsan, R.B., Saraswati, L.A., Muchardie, B.G., & Susilo, A.: The determinants of students' perceived learning outcomes and satisfaction in BINUS online learning. In 2019 5th International Conference on New Media Studies (CONMEDIA), pp. 68–73. IEEE (2019)
Kim, B.H., Vizitei, E., Ganapathi, V.: GritNet: student performance prediction with deep learning (2018). arXiv preprint arXiv:1804.07405
King, K.P.: Educational technology professional development as transformative learning opportunities. Comput. Educ. 39(3), 283–297 (2002)
Knowles, J.E.: Of Needles and Haystacks: Building an accurate statewide dropout early warning system in wisconsin. J. Edu. Data Min. 7(3), 18–67 (2015)
Kotsiantis, S., Pierrakeas, C., Pintelas, P.: Predicting students’ performance in distance learning using machine learning techniques. Appl. Artif. Intell. 18(5), 411–426 (2004)
Li, C.S., Irby, B.: An overview of online education: attractiveness, benefits, challenges, concerns and recommendations. Coll. Stud. J. 42(2), 449–459 (2008)
Lee, C.: Challenges for education sector while coping with COVID-19. Vietnam Times (2020). Online: https://vietnamtimes.org.vn/challenges-for-education-sector-while-coping-with-covid-19-19748.html
Nguyen, T., Foster, K.A.: Research note—multiple time point course evaluation and student learning outcomes in an MSW course. J. Soc. Work. Educ. 54(4), 715–723 (2018)
“Open university Learning Analytics dataset” 2017. https://analyse.kmi.open.ac.uk/open_dataset,Online accessed 6 Dec-2021
Ornelas, F., Ordonez, C.: Predicting student success: a naïve bayesian application to community college data. Technol. Knowl. Learn. 22, 299–315 (2017)
Pardo, A., Mirriahi, N., Martinez-Maldonado, R., Jovanovic, J., Dawson, S., Gašević, D.: Generating actionable predictive models of academic performance. In: Proceedings of the sixth international conference on learning analytics & knowledge, pp. 474–478 (2016).
Rajabalee, Y.B., Santally, M.I.: Learner satisfaction, engagement and performances in an online module: Implications for institutional e-learning policy. Educ. Inf. Technol. 26(3), 2623–2656 (2021)
Romero, C., López, M.I., Luna, J.M., Ventura, S.: Predicting students’ final performance from participation in on-line discussion forums. Comput. Educ. 68, 458–472 (2013)
Rutkowska, A., Cieślik, B., Tomaszczyk, A., Szczepańska-Gieracha, J.: Mental health conditions among E-learning students during the COVID-19 pandemic. Front. Public Health 10 (2022)
Saa, A.A.: Educational data mining & students’ performance prediction. Int. J Adv. Comput. Sci. Appl. 7(5), (2016)
Silveira, P.D.N., Cury, D., de Menezes, C.S., dos Santos, OL: A predictive model of academic failure or success for institutional and trace data. In 2019 XIV Latin American conference on learning technologies (LACLO) (pp. 162–165). IEEE (2019)
Song, X., Li, J., Sun, S., Yin, H., Dawson, P., Doss, R.R.M.: SEPN: a sequential engagement based academic performance prediction model. IEEE Intell. Syst. 36(1), 46–53 (2020)
Sweeney, M., Rangwala, H., Lester, J., Johri, A.: Next-term student performance prediction: a recommender systems approach (2016). arXiv preprint arXiv:1604.01840
Taylor, C., Veeramachaneni, K., O’Reilly, U.: Likely to stop? predicting stopout in massive open online courses. arXiv preprint arXiv:1408.3382 (2014)
Thirunarayanan, M.O., Perez-Prado, A.: Comparing web-based and classroom-based learning: A quantitative study. J. Res. Technol. Educ. 34(2), 131–137 (2001)
UNESCO. “COVID-19 Educational disruption and response”, 2020. https:// en.unesco.org/ themes/ educationemergencies/coronavirus-school-closures, Online accessed 6 Dec-2021
Yu, L.C., Lee, C.W., Pan, H.I., Chou, C.Y., Chao, P.Y., Chen, Z.H., Lai, K.R.: Improving early prediction of academic failure using sentiment analysis on self-evaluated comments. J. Comput. Assist. Learn. 34(4), 358–365 (2018)
