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研究人员使用人工智能跟踪学生在在线课程中的表现

#灌水区#时间:2019-08-28 阅读:27 回复:0

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从一个完全在线的教育平台上可以收集到哪些信息?
哥本哈根大学(University of Copenhagen)的三位科学家在服务器arxiv.org(跟踪在线教育系统中学生的行为模式)上最新发表的一篇论文中,研究了一种人工智能模型,该模型从最大的内容提供商之一的clio online获取数据,以丹麦的小学为观察模型,以确定时间、科目、活动类型、复杂性和表现好坏等因素之间的关系。他们说,他们的方法能跟踪学生行为随时间的变化,以及更广泛的教育系统的趋势。

“学生的行为……是教育数据挖掘中的一个重要主题,在教育系统中了解这种行为可以帮助我们了解学生是如何学习的,并有助于指导基于实际使用的最佳学习发展,”合著者写道,“在本文中,我们[考虑]系统中的学生活动如何影响[教育]绩效。”

该小组解释说,clio online(客户囊括超过九成的丹麦小学)提供了涵盖所有科目(数学除外)的模块,包括课文、视频、声音片段、练习、测验和test,学生用于自学和完成学校作业。研究人员对14810名学生的部分可用数据进行了研究,提取了诸如在校与非在校时间的活动、完成练习和阅读课文的时间、处理不同主题的时间、平均课时长度和平均测验分数等特征。

研究人员将编译后的语料库输入到一个聚类分析算法中,将这些特征进行分类,以便每个组中的那些特征比其他组中的那些特征共享更多的共同点。有趣的是,研究结果显示,从事科学研究的学生花在阅读上的时间更少,而那些主要从事语言研究的学生的学习成绩与他们参加测验和在课时工作的时间有关;此外,研究人员发现,大部分在家学习的学生并不是同龄人中表现最好的。

“一个值得注意的结论(从我们的分析中)是,学生在非上课时间使用clio在线系统……似乎没有获得任何显著的学习效率提升。”研究人员写道,“我们还发现,与其他科目相比,参加测验似乎能提高学生在语言方面的表现,而在其他科目中,阅读文本更为重要。”即需要训练语法等技能才能被学习。

研究人员决定将更多的数据放在未来的工作中,比如课文阅读情况和测验结果,例如学生是自己阅读还是和同学一起阅读。在未来,他们希望部署一个生产系统,可以用来跟踪整个班级的变化,随着时间的推移,这样老师可以为个别学生量身定制课程计划,以便在真正的提高学生的学习效率。



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