Exploring the Value of Different Data Sources for Predicting Student Performance in Multiple CS Courses
Exploring the Value of Different Data Sources for Predicting Student Performance in Multiple CS Courses
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探索不同数据源对预测学生在多个计算机科学课程中的表现的价值
DOI：
10.1145/3287324.3287407
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Porter, Leo
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liao, Soohyun Nam;Zingaro, Daniel;Alvarado, Christine;Griswold, William G.;Porter, Leo
最近在计算机科学教育方面的一些研究探索了各种数据源对学生整体课程表现的早期预测的价值。这些数据源包括对点击器问题的回答、必备知识、工具化的学生IDE、测验和作业。然而，这些数据源往往是孤立地或在一个单一的过程中进行检查。哪些数据源最有价值，课程背景是否重要？为了回答这些问题，本研究收集了学生成绩的先决条件课程，同伴教学点击器的反应，在线测验，和作业，从五门课程（超过1000名学生）在两个机构的CS课程。出现的趋势表明，对于高年级课程，先决条件等级是最具预测性的;对于入门编程课程，没有先决条件等级可用，点击器响应是最具预测性的。与此同时，先决条件和点击器响应通常在学期早期提供高度准确的预测，作业和在线测验有时会提供渐进式的改进。讨论了这些结果对研究人员和从业者的影响。
A number of recent studies in computer science education have explored the value of various data sources for early prediction of students' overall course performance. These data sources include responses to clicker questions, prerequisite knowledge, instrumented student IDEs, quizzes, and assignments. However, these data sources are often examined in isolation or in a single course. Which data sources are most valuable, and does course context matter? To answer these questions, this study collected student grades on prerequisite courses, Peer Instruction clicker responses, online quizzes, and assignments, from five courses (over 1000 students) across the CS curriculum at two institutions. A trend emerges suggesting that for upper-division courses, prerequisite grades are most predictive; for introductory programming courses, where no prerequisite grades were available, clicker responses were the most predictive. In concert, prerequisites and clicker responses generally provide highly accurate predictions early in the term, with assignments and online quizzes sometimes providing incremental improvements. Implications of these results for both researchers and practitioners are discussed.
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