学生表现与视频互动之间的关系研究
摘要：使用学生与相关教学视频的互动，我们尝试预测学生在一套实验室评估中的表现。学生的表现是通过一个入门力学课程中的四次实验室报告来衡量的。每个实验室评估都与一个到三个教学视频相关联。使用视频点击流数据，我们定义了摘要特征（暂停次数，搜索次数）和环境信息（播放时间占比，学期内顺序），这些特征作为逻辑回归（LR）模型的输入，旨在预测学生在实验室评估中的表现。我们的研究结果表明，LR模型无法预测学生的表现。增加环境信息并没有改变模型的性能。我们将我们的发现与其他研究的结果进行了比较，并探讨了空结果的限制条件，如特征的表征、欠拟合的可能性以及评估的复杂性。
作者：Robert Solli, John M. Aiken, Rachel Henderson, Marcos D. Caballero
论文ID：1807.01912
分类：Physics Education
分类简称：physics.ed-ph
提交时间：2022-07-06