Prognose der akademischen Leistung in Blended Learning Universitätskursen durch Fusion von Multi-Source- und Multimodal-Daten

Core Concepts

Die Verwendung von Ensembles und die Auswahl der besten Attribute aus diskreten Daten erzielten die besten Ergebnisse in der Vorhersage der akademischen Leistung von Studenten.

Abstract

Abstract: Anwendung von Datenfusion für die Vorhersage der akademischen Leistung von Universitätsstudenten in Blended Learning Umgebungen. Experimente mit verschiedenen Datenfusionstechniken und Klassifikationsalgorithmen. Beste Ergebnisse mit Ensembles und Auswahl der besten Attribute aus diskreten Daten. Einführung: Blended Learning als Methode zur Kombination von Online- und Präsenzunterricht. Wichtigkeit von Blended Learning in der aktuellen pandemischen Situation. Hintergrund: Multimodale Lernanalytik zur Optimierung des Lehr-Lern-Prozesses. Datenfusion zur Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen. Datenextraktion: "Die besten Vorhersagen wurden durch Ensembles erzielt und die beste Attributsauswahl mit diskreten Daten." "Die Modelle zeigten, dass die Aufmerksamkeit in Theorieklassen, Punktzahlen in Moodle-Quizzen und die Aktivität in Moodle-Foren die besten Attribute für die Vorhersage der Studentenleistung waren."

Stats

Die besten Vorhersagen wurden durch Ensembles erzielt und die beste Attributsauswahl mit diskreten Daten. Die Modelle zeigten, dass die Aufmerksamkeit in Theorieklassen, Punktzahlen in Moodle-Quizzen und die Aktivität in Moodle-Foren die besten Attribute für die Vorhersage der Studentenleistung waren.

Quotes

"Die besten Vorhersagen wurden durch Ensembles erzielt und die beste Attributsauswahl mit diskreten Daten." "Die Modelle zeigten, dass die Aufmerksamkeit in Theorieklassen, Punktzahlen in Moodle-Quizzen und die Aktivität in Moodle-Foren die besten Attribute für die Vorhersage der Studentenleistung waren."

Key Insights Distilled From

Multi-source and multimodal data fusion for predicting academic performance in blended learning university courses

by W. Chango,R.... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.05552.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Ergebnisse dieser Studie auf andere Bildungsumgebungen übertragen werden?

Die Ergebnisse dieser Studie können auf andere Bildungsumgebungen übertragen werden, indem ähnliche Datenerfassungsmethoden und Analysetechniken angewendet werden. Zum Beispiel könnten andere Bildungseinrichtungen auch Daten aus verschiedenen Quellen wie Theorieklassen, praktischen Sitzungen und Online-Plattformen sammeln und fusionieren, um Vorhersagen über den akademischen Erfolg der Studierenden zu treffen. Die Verwendung von Ensembles und die Auswahl der besten Attribute könnten auch in anderen Bildungsumgebungen nützlich sein, um prädiktive Modelle zu verbessern. Darüber hinaus könnten die IF-THEN-Regeln, die aus den Modellen abgeleitet werden, Lehrkräften helfen, das Verhalten der Studierenden besser zu verstehen und frühzeitig Risikofaktoren für das Scheitern oder den Abbruch zu erkennen.

Welche Gegenargumente könnten gegen die Verwendung von Datenfusionstechniken in der Bildung vorgebracht werden?

Ein mögliches Gegenargument gegen die Verwendung von Datenfusionstechniken in der Bildung könnte die Datenschutz- und Datenschutzbedenken sein. Die Fusion von Daten aus verschiedenen Quellen könnte zu Datenschutzverletzungen führen, insbesondere wenn sensible Informationen über die Studierenden gesammelt und kombiniert werden. Ein weiteres Gegenargument könnte die Komplexität und Kosten der Implementierung von Datenfusionstechniken sein. Die Einführung und Wartung von Systemen zur Datenerfassung und -fusion erfordern möglicherweise erhebliche Ressourcen und Schulungen für das Lehrpersonal. Darüber hinaus könnten Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersagemodelle aufgrund der Komplexität der Datenfusionstechniken vorgebracht werden.

Inwiefern könnten Wearable-Sensoren und Biosensoren zur Verbesserung der Datenerfassung in Bildungsumgebungen beitragen?

Wearable-Sensoren und Biosensoren könnten zur Verbesserung der Datenerfassung in Bildungsumgebungen beitragen, indem sie Echtzeitdaten über das Verhalten und die physiologischen Reaktionen der Studierenden liefern. Diese Sensoren könnten Informationen wie Herzfrequenz, Hautleitfähigkeit, Bewegungsmuster und sogar emotionale Zustände erfassen, die Lehrkräften Einblicke in das Engagement, die Aufmerksamkeit und den emotionalen Zustand der Studierenden geben könnten. Durch die Integration dieser Sensoren in den Lernprozess könnten Lehrkräfte personalisierte Rückmeldungen und Interventionen bereitstellen, um das Lernerlebnis zu optimieren und das Wohlbefinden der Studierenden zu fördern. Darüber hinaus könnten diese Sensoren dazu beitragen, prädiktive Modelle zu verbessern, indem sie zusätzliche Daten liefern, die in die Analyse einbezogen werden können.