the workflow we proposed requires h

the workflow we proposed requires human
effort for data analysis and interpretation. This is necessary
because our purpose is to achieve deeper understanding of
the student experiences. To the best of our knowledge, there
is currently no unsupervised automatic natural language
processing technique that can achieve the depth of understanding
that we were able to achieve. There is a trade off
between the amount of human effort and the depth of the
understanding. The labels generated can be applied to any
similar data sets in other institutions to detect engineering
student problems without extra human effort. Often times,
manual analysis is time-consuming not only because of the
time spent on analyzing the actual data, but also the time
spent on cleaning, organizing the data, and adapting the
format to fit the algorithms. We plan to build a tool based
on the workflow proposed here combining social media
data and possibly student academic performance data. This
tool can assist in identification of students at risk. This tool
will provide a friendly user interface and integration
between qualitative analysis and the classification and
detection algorithms [61]. Therefore, educators and
researchers using this tool can focus on the actual data analysis
and investigate the types of learning issues that they
perceive as critical to their institutions and students. This
tool can also facilitate collaboration among researchers and
educators on data analysis. Advanced natural language
processing techniques can be applied in the future to provide
topic recommendations and further augment the
human analysis results, but cannot completely rule out the
human effort.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ลำดับงานที่เรานำเสนอต้องการมนุษย์ความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลและตีความ นี้เป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากวัตถุประสงค์ของเราคือเพื่อ ให้เข้าใจลึกซึ้งประสบการณ์นักเรียน ให้ดีสุดของความรู้ มีปัจจุบันเป็นภาษาธรรมชาติไม่อัตโนมัติ unsupervisedเทคนิคการประมวลผลที่สามารถให้ความลึกของความเข้าใจที่เราไม่สามารถประสบความสำเร็จ มีการค้าปิดระหว่างมนุษย์และความลึกของการทำความเข้าใจ ป้ายชื่อที่สร้างขึ้นสามารถใช้ใด ๆชุดข้อมูลที่คล้ายกันในสถาบันอื่น ๆ เพื่อตรวจสอบวิศวกรรมปัญหานักเรียนไม่ มีแรงงานคนพิเศษ บ่อยครั้งที่วิเคราะห์ด้วยตนเองเป็นเวลาไม่เพียงแต่เนื่องจากของเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่แท้จริง แต่เวลาใช้ทำความสะอาด การจัดการข้อมูล และการปรับตัวรูปแบบให้พอดีกับอัลกอริทึม เราวางแผนที่จะสร้างเครื่องมือที่ใช้ในลำดับการนำเสนอที่นี่สังคมรวมข้อมูล และอาจรวมถึงข้อมูลผลการศึกษาของนักเรียน นี้เครื่องมือที่สามารถช่วยในรหัสของนักเรียนที่มีความเสี่ยง เครื่องมือนี้จะมีส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เป็นมิตรและรวมระหว่างการวิเคราะห์คุณภาพและการจัดประเภท และตรวจสอบอัลกอริทึม [61] ดังนั้น นักการศึกษา และนักวิจัยใช้เครื่องมือนี้สามารถมุ่งเน้นในการวิเคราะห์ข้อมูลที่แท้จริงและตรวจสอบชนิดของปัญหาการเรียนรู้ที่จะสังเกตเป็นสำคัญของสถาบันและนักเรียน นี้เครื่องมือยังสามารถอำนวยความสะดวกความร่วมมือระหว่างนักวิจัย และนักการศึกษาในการวิเคราะห์ข้อมูล ภาษาขั้นสูงเทคนิคการประมวลผลสามารถใช้ในอนาคตให้หัวข้อคำแนะนำและเพิ่มเติมการมนุษย์วิเคราะห์ผล แต่ไม่ทั้งหมดออกกฎแรงงานคน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนการทำงานที่เราต้องนำเสนอมนุษย์ความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตีความ นี้เป็นสิ่งจำเป็นเพราะจุดประสงค์ของเราคือเพื่อให้บรรลุความเข้าใจที่ลึกซึ้งของประสบการณ์ของนักเรียน ที่ดีที่สุดของความรู้ของเรามีอยู่ในขณะนี้ไม่ใกล้ชิดอัตโนมัติภาษาธรรมชาติเทคนิคการประมวลผลที่สามารถบรรลุความลึกของความเข้าใจที่ว่าเราสามารถที่จะบรรลุ มีการปิดคือระหว่างปริมาณของความพยายามของมนุษย์และความลึกของการที่ความเข้าใจ ป้ายที่สร้างขึ้นสามารถนำไปใช้กับใด ๆชุดข้อมูลที่คล้ายกันในสถาบันอื่น ๆ ในการตรวจสอบทางวิศวกรรมปัญหานักเรียนไม่มีความพยายามของมนุษย์พิเศษ บ่อยครั้งที่การวิเคราะห์ด้วยตนเองเป็นเวลานานไม่เพียงเพราะของเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงแต่ยังเวลาที่ใช้ในการทำความสะอาดการจัดระเบียบข้อมูลและการปรับรูปแบบให้เหมาะสมกับขั้นตอนวิธี เราวางแผนที่จะสร้างเครื่องมือที่ใช้ในขั้นตอนการทำงานที่นำเสนอที่นี่รวมสื่อสังคมข้อมูลและอาจจะเป็นข้อมูลของนักเรียนผลการเรียน นี้เครื่องมือที่สามารถช่วยในการระบุตัวตนของนักเรียนที่มีความเสี่ยง เครื่องมือนี้จะช่วยให้อินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและบูรณาการระหว่างการวิเคราะห์เชิงคุณภาพและการจัดหมวดหมู่และขั้นตอนวิธีการตรวจสอบ[61] ดังนั้นการศึกษาและนักวิจัยใช้เครื่องมือนี้สามารถมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลที่เกิดขึ้นจริงและตรวจสอบชนิดของปัญหาการเรียนรู้ที่พวกเขารับรู้ว่ามีความสำคัญต่อสถาบันการศึกษาและนักเรียนของพวกเขา นี้เครื่องมือที่สามารถอำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันระหว่างนักวิจัยและการศึกษาในการวิเคราะห์ข้อมูล ภาษาธรรมชาติขั้นสูงเทคนิคการประมวลผลสามารถนำมาใช้ในอนาคตที่จะให้คำแนะนำหัวข้อและยังเสริมผลการวิเคราะห์ของมนุษย์แต่ไม่สมบูรณ์ออกกฎความพยายามของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เวิร์กโฟลว์ที่เราเสนอให้มนุษย์ความพยายามในการวิเคราะห์ข้อมูลและการแปลผล นี้เป็นสิ่งจำเป็นเพราะวัตถุประสงค์ของเราคือเพื่อให้บรรลุความเข้าใจลึกของนักศึกษา ประสบการณ์ เพื่อที่ดีที่สุดของความรู้ของเราในปัจจุบันภาษาธรรมชาติไม่มี unsupervised อัตโนมัติเทคนิคการประมวลผลที่สามารถบรรลุความลึกของความเข้าใจที่เราสามารถบรรลุ มีการแลกเปลี่ยนระหว่างปริมาณของความพยายามของมนุษย์และความลึกของความเข้าใจ ป้ายชื่อที่สร้างสามารถใช้กับใด ๆชุดข้อมูลที่คล้ายกันในสถาบันอื่น ๆเพื่อตรวจสอบวิศวกรรมปัญหาของนักเรียนได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามพิเศษ บ่อยครั้งการวิเคราะห์ด้วยมือจะใช้เวลานานไม่เพียงเพราะของเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์ ข้อมูลที่แท้จริง แต่ยังเวลาใช้เวลาในการทำความสะอาด การจัดระเบียบข้อมูล และปรับรูปแบบเพื่อให้พอดีกับ อัลกอริทึม เราวางแผนที่จะสร้างเครื่องมือจากเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์เสนอที่นี่รวมสื่อสังคมข้อมูล นักเรียนอาจจะวิชาการ ข้อมูลการปฏิบัติงาน นี้เครื่องมือที่สามารถช่วยในการระบุนักเรียนที่มีความเสี่ยง เครื่องมือนี้จะให้อินเตอร์เฟซผู้ใช้ที่เป็นมิตร และบูรณาการระหว่างการวิเคราะห์เชิงคุณภาพและการจัดหมวดหมู่ และตรวจสอบขั้นตอนวิธี [ 61 ] ดังนั้น การศึกษา และนักวิจัยใช้เครื่องมือนี้สามารถมุ่งเน้นการวิเคราะห์ข้อมูลที่แท้จริงและตรวจสอบชนิดของปัญหาที่พวกเขาเรียนรู้รับรู้ว่าเป็นวิกฤตของสถาบัน และนักศึกษา นี้เครื่องมือยังสามารถอำนวยความสะดวกในความร่วมมือระหว่างนักวิจัยและการศึกษาเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล ภาษาของธรรมชาติขั้นสูงเทคนิคการประมวลผลสามารถใช้ในอนาคตเพื่อให้หัวข้อ ข้อเสนอแนะ และเพิ่มเติมพิเศษผลของการวิเคราะห์ แต่ไม่สามารถออกกฎความพยายามของมนุษย์