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Difficulty-Based SPOC Video Clustering Using Video-Watching Data Clustering vidéo SPOC basé sur la difficulté à l'aide de données de visionnage de vidéos

Feng ZHANG, Di LIU, Cong LIU

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Résumé:

L’application généralisée des petits cours privés en ligne (SPOC) donne une impulsion puissante à la réforme de l’enseignement supérieur. Durant le processus d'enseignement, un enseignant a besoin de comprendre la difficulté des vidéos SPOC pour les étudiants en temps réel afin d'être davantage concentré sur les difficultés et les points clés du cours en classe inversée. Cependant, les techniques d'exploration de données éducatives existantes accordent peu d'attention au regroupement ou à la classification des difficultés vidéo SPOC. Dans cet article, nous proposons une approche pour regrouper les vidéos SPOC basée sur la difficulté d'utiliser les données de visionnage de vidéos dans un SPOC. Plus précisément, un graphique bipartite exprimant la relation d’apprentissage entre les étudiants et les vidéos est construit en fonction du nombre de fois où ils ont visionné des vidéos. Ensuite, l'algorithme SimRank++ est utilisé pour mesurer la similarité de difficulté entre deux vidéos quelconques. Enfin, l'algorithme de regroupement spectral est utilisé pour mettre en œuvre le regroupement vidéo en fonction de la similarité de difficulté obtenue. Des expériences sur un ensemble de données réelles dans un SPOC montrent que l'approche proposée a une meilleure précision de clustering que les autres approches existantes. Cette approche permet aux enseignants de découvrir en temps réel la difficulté globale d'une vidéo SPOC pour les élèves, et donc les points de connaissances peuvent être expliqués plus efficacement dans une classe inversée.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E104-D No.3 pp.430-440
Date de publication
2021/03/01
Publicisé
2020/11/30
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7106
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Technologie educative

Auteurs

Feng ZHANG
  Shandong University of Science and Technology
Di LIU
  Shandong University of Science and Technology
Cong LIU
  Shandong University of Technology

Mots-clés

Table des matières