Motivation Classification and Grade Prediction for MOOCs Learners
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-01-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
While MOOCs offer educational data on a new scale, many educators find great potential of the big data including detailed activity records of every learner.
A learner’s behavior such as if a learner will drop out from the course can be predicted.
How to provide an effective, economical, and scalable method to detect cheating on tests such as surrogate exam-taker is a challenging problem.
In this paper, we present a grade predicting method that uses student activity features to predict whether a learner may get a certification if he/she takes a test.
The method consists of two-step classifications: motivation classification (MC) and grade classification (GC).
The MC divides all learners into three groups including certification earning, video watching, and course sampling.
The GC then predicts a certification earning learner may or may not obtain a certification.
Our experiment shows that the proposed method can fit the classification model at a fine scale and it is possible to find a surrogate exam-taker.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Bin& Yang, Dan. 2016. Motivation Classification and Grade Prediction for MOOCs Learners. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099595
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Bin& Yang, Dan. Motivation Classification and Grade Prediction for MOOCs Learners. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099595
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Bin& Yang, Dan. Motivation Classification and Grade Prediction for MOOCs Learners. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099595
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099595
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر