Confused and beyond: detecting confusion in course forums using students' hashtags
Confused and beyond: detecting confusion in course forums using students' hashtags
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困惑与超越：使用学生的主题标签检测课程论坛中的困惑
DOI：
10.1145/3375462.3375485
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Igo, Michele
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Geller, Shay A.;Hoernle, Nicholas;Gal, Kobi;Segal, Avi;Zhang, Amy X.;Karger, David;Facciotti, Marc T.;Igo, Michele
学生的困惑是学习的障碍，导致学习动机的丧失和与课程材料的脱节。然而，在大规模课程中检测学生的困惑既耗费时间又耗费资源。本文提出了一种新的在线论坛混淆检测方法，该方法基于利用学生自我报告的情感状态(使用一组预定义的标签来报告)的力量。它提出了一条根据学生在帖子中的标签来标记混乱的规则，该规则与教师的判断一致。我们使用这个标签规则来通知设计一个自动分类器，用于当测试集中没有自我报告的标签时进行混淆检测。我们在一个大规模的生物学课程中使用Nota Bene注释平台演示了这种方法。这项工作为为教师提供更好的支持工具来检测和缓解在线课程中的困惑奠定了基础。
Students' confusion is a barrier for learning, contributing to loss of motivation and to disengagement with course materials. However, detecting students' confusion in large-scale courses is both time and resource intensive. This paper provides a new approach for confusion detection in online forums that is based on harnessing the power of students' self-reported affective states (reported using a set of pre-defined hashtags). It presents a rule for labeling confusion, based on students' hashtags in their posts, that is shown to align with teachers' judgement. We use this labeling rule to inform the design of an automated classifier for confusion detection for the case when there are no self-reported hashtags present in the test set. We demonstrate this approach in a large scale Biology course using the Nota Bene annotation platform. This work lays the foundation to empower teachers with better support tools for detecting and alleviating confusion in online courses.
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DOI：
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发表时间：
2010
期刊：
影响因子：
--
作者：
Mercedes T. Rodrigo;Julieta Nabos;Loyola Heights;Worcester Ma
通讯作者：
Worcester Ma
自我评估的可靠性、有效性和实用性
影响因子：
--
作者：
John A. Ross
通讯作者：
John A. Ross
社交文档注释系统在课堂上的成功部署
DOI：
10.1145/2207676.2208326
发表时间：
2012
期刊：
Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems
影响因子：
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作者：
Sacha Zyto;David R Karger;M. Ackerman;Sanjoy Mahajan
通讯作者：
Sanjoy Mahajan
透过镜子观察学习者的影响：在线课程中混乱的特征和检测
DOI：
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发表时间：
2017
期刊：
Educational Data Mining
影响因子：
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作者：
Ziheng Zeng;Snigdha Chaturvedi;S. Bhat
通讯作者：
S. Bhat