ClickTree: A Tree-based Method for Predicting Math Students’ Performance Based on Clickstream Data

Keskeiset käsitteet

ClickTree is a tree-based methodology developed to predict student performance in mathematical assignments using clickstream data, achieving an AUC of 0.78844 and ranking second in the Educational Data Mining Cup 2023.

Tiivistelmä

1. Introduction:

• Analyzing clickstream data for insights into student behavior and academic outcomes.
• Importance of predicting student performance in online courses.

2. Material and Method:

• Description of the dataset from EDM Cup 2023.
• Feature extraction process including assignment-level, student-level, and problem-level features.
• Utilization of CatBoost classifier for performance prediction.

3. Results:

• Identification of challenging problem types and subjects for students.
• Comparison between successful and struggling students' learning behaviors.
• Evaluation of ClickTree method with an AUC of 0.78844.

4. Implications and Recommendations:

• Suggestions to improve teaching strategies based on identified challenges.
• Providing targeted support to struggling students based on their interactions with in-unit assignments.

5. Conclusion and Future Work:

• Development of ClickTree method for predicting student performance.
• Importance of validation set selection for model accuracy assessment.

Tilastot

学生のパフォーマンスを予測するために開発されたClickTreeは、Educational Data Mining Cup 2023でAUCが0.78844で2位にランクインしました。

Lainaukset

Tärkeimmät oivallukset

ClickTree

by Narjes Rohan... klo arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14664.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

どのようにして教育者はClickTreeの結果を活用して教育戦略を改善できますか？

ClickTreeの結果から得られた洞察を活用することで、教育者は以下の方法で教育戦略を改善することが可能です：

難易度が高い問題への焦点: ClickTreeによって特定された難しい問題タイプや科目に集中し、これらの領域に関連した補助資料や練習問題を提供することで学生の理解力向上を図る。

個別サポート: 成功した学生と苦戦している学生間で行動パターンに差異があることが明らかになったため、苦戦している学生へ適切な支援や介入措置を提供する。例えば、説明やチュートリアルなど。

早期識別: ClickTreeメソッドは早期予測も可能であり、苦戦傾向が見られる学生を迅速かつ正確に特定することが重要。この情報を元に個々のニーズに合わせた支援策を実施する。

カリキュラム設計改善: 難易度が高いトピックや問題領域へ十分なフォーカスを当て、コースデザインおよび課題内容自体も最適化し、学習効果向上へ導く。

構造的フィードバック: 学習者ごとの振り返りデータから得られた知見はフィードバックシステム強化や個別指導法開発等へ応用可能。これにより各学習者毎の成長促進策立案も容易化される。