The focus of the learning analytics

The focus of the learning analytics community bridges the gap between controlled educational research and data mining. Online learning platforms can be used to conduct randomized controlled trials to assist in the development of interventions that increase learning gains; datasets from such research can act as a treasure trove for inquisitive data miners. The present work employs a data mining approach on randomized controlled trial data from ASSISTments, a popular online learning platform, to assess the benefits of incorporating additional student performance data when attempting to differentiate between two user groups. Through a resampling technique, we show that partial credit, defined as an algorithmic combination of binary correctness, hint usage, and attempt count, can benefit assessment and group
differentiation. Partial credit reduces sample sizes required to reliably differentiate between groups that are known to differ by 58%, and reduces sample sizes required to reliably differentiate between less distinct groups by 9%.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จุดเน้นของการวิเคราะห์การเรียนรู้ ชุมชนสะพานช่องว่างระหว่างการวิจัยการศึกษาควบคุมและการทำเหมืองข้อมูล แพลตฟอร์มการเรียนออนไลน์สามารถใช้การดำเนินการทดลองแบบสุ่มควบคุมเพื่อช่วยในการพัฒนากิจกรรมที่เพิ่มการเรียนรู้กำไร ชุดข้อมูลจากงานวิจัยดังกล่าวสามารถทำหน้าที่เป็นขุมสมบัติสำหรับคนงานเหมืองข้อมูลที่อยากรู้อยากเห็น การทำงานปัจจุบันมีพนักงานเหมืองแร่โดยเน้นข้อมูลในข้อมูลการทดลองควบคุมสุ่มจาก ASSISTments เวทีการเรียนรู้ออนไลน์ยอดนิยม เพื่อประเมินประโยชน์ของการนำข้อมูลนักเรียนเพิ่มเติมประสิทธิภาพเมื่อคุณพยายามที่แยกความแตกต่างระหว่างกลุ่มผู้ใช้ที่สอง ผ่านเทคนิคการ resampling เราแสดงหนี้บางส่วน กำหนดเป็นการผสมผสานที่อัลกอริทึมความถูกต้องของไบนารี แนะนำการใช้งาน และจำนวนความพยายาม สามารถได้รับประโยชน์และการประเมินความแตกต่างกัน เครดิตบางส่วนลดขนาดตัวอย่างต้องได้แยกความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่ทราบว่าต่างกันตาม 58% และลดขนาดตัวอย่างต้องสามารถแบ่งแยกระหว่างกลุ่มแตกต่างกันน้อยลง 9%

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสำคัญของการวิเคราะห์ชุมชนการเรียนรู้สะพานช่องว่างระหว่างการวิจัยทางการศึกษาการควบคุมและการทำเหมืองข้อมูล แพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์สามารถใช้ในการดำเนินการทดลองควบคุมแบบสุ่มเพื่อช่วยในการพัฒนาของการแทรกแซงที่เพิ่มกำไรการเรียนรู้ ชุดข้อมูลจากการวิจัยดังกล่าวสามารถทำหน้าที่เป็นขุมทรัพย์สำหรับคนงานเหมืองข้อมูลที่อยากรู้อยากเห็น การทำงานในปัจจุบันมีพนักงานวิธีการทำเหมืองข้อมูลในการสุ่มควบคุมข้อมูลการทดลองจาก ASSISTments ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่เป็นที่นิยมในการประเมินผลประโยชน์ของการผสมผสานข้อมูลประสิทธิภาพการทำงานของนักเรียนคนอื่นเมื่อพยายามที่จะแยกความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มผู้ใช้ ผ่านเทคนิค resampling เราแสดงให้เห็นว่าเครดิตบางส่วนหมายถึงการรวมกันที่อัลกอริทึมของความถูกต้องไบนารีการใช้งานคำแนะนำและนับพยายามที่จะได้ประโยชน์และการประเมินกลุ่ม
แตกต่าง เครดิตบางส่วนจะช่วยลดขนาดตัวอย่างที่จำเป็นในการได้อย่างน่าเชื่อถือแยกความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่ทราบว่ามีความแตกต่างกัน 58% และลดขนาดตัวอย่างที่จำเป็นในการได้อย่างน่าเชื่อถือความแตกต่างระหว่างกลุ่มที่แตกต่างน้อยกว่า 9%