本研究では、学習管理システムのクリックストリームデータを活用して、学生の学習行動を分析するための新しい手法を提案している。特に以下の点に焦点を当てている:
データ前処理では、コース間で一貫性のあるセクション名の定義を行い、学生のパフォーマンスに基づいて2つのグループに分割した。プロセスマイニングの分析では、個別イベントレベルとセクションレベルの両方で、高パフォーマンスグループと低パフォーマンスグループの行動の違いを明らかにした。さらに、コース横断的な分析では、高パフォーマンスの学生がより頻繁にコースセクション間を移動する傾向が見られた。
これらの知見は、学習管理システムの設計や教育プロセスの最適化に活用できる可能性がある。特に、学生の自然な学習パスを支援するためのコース構造の改善や、学習行動の促進につながる機能の統合などが考えられる。
Başka Bir Dile
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by Tobias Hilde... : arxiv.org 09-24-2024
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