Square it up!: How to model step duration when predicting student performance
Square it up!: How to model step duration when predicting student performance
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平方起来！：在预测学生表现时如何对步骤持续时间进行建模
DOI：
10.1145/3303772.3303827
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Carvalho, Paulo F.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chounta, Irene-Angelica;Carvalho, Paulo F.
在本文中，我们探索如何对学生的响应时间进行建模，以预测智能教学系统中的学生表现。相关研究表明，响应时间可以提供有关正确性的信息。然而，在为学生的表现建模时，时间的使用并不一致。在这里，我们建立在以前的工作的基础上，这些工作表明响应时间和学生表现之间的关系是非线性的。基于这一概念，我们比较了三种模型：标准的加性因素分析模型(AFM)、用线性步长参数增强的AFM模型和用二次步长参数增强的AFM模型。比较的结果表明，在四个不同的数据集上，使用二次步长参数增强的AFM模型的性能优于其他模型，并且对于我们用来评估模型的交叉验证和预测的大部分指标而言。
In this paper, we explore how we can model students' response times to predict student performance in Intelligent Tutoring Systems. Related research suggests that response time can provide information with respect to correctness. However, time is not consistently used when modeling students' performance. Here, we build on previous work that indicated that the relationship between response time and student performance is non-linear. Based on this concept, we compare three models: a standard Additive Factors Analysis Model (AFM), an AFM model enhanced with a linear step duration parameter and an AFM model enhanced with a quadratic, step duration parameter. The results of this comparison show that the AFM model that is enhanced with the quadratic step duration parameter outperforms the other models over four different datasets and for most of the metrics we used to evaluate the models in cross validation and prediction.
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通讯作者：
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Min Chi
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通讯作者：
Paulo F. Carvalho