القطبية، والمشاعر، والنشاطات عبر الإنترنت للطلاب والمدرسين كميزات في توقع الدرجات

لقد أدت الافتقار إلى الاتصال الجسدي والحاجة الكبيرة إلى خدمات مخصصة إلى دفع المعنيين في التعليم عن بُعد للاستفادة من الكم الهائل من آثار الطلاب على الإنترنت في أنظمة إدارة التعلم. تُطبق منهجيات التنقيب عن البيانات على نطاق واسع لتحليل سجلات البيانات وتوقع الاتجاهات للتدخلات المبكرة والفعالة. وبالتالي، يمكن تحقيق احتفاظ الطلاب في العملية التعليمية مع آثار إيجابية على سمعة المؤسسات و finances. يقوم هذا العمل بتقسيم مجموعة بيانات Moodle من ستة أقسام مختلفة لبرنامج الدراسات العليا السنوي في الجامعة المفتوحة اليونانية إلى ست فترات لكل قسم، بسبب عدد المهام المكتوبة. ثم يقوم بتطبيق تقنيات التنقيب عن البيانات لتحليل النشاط والقطبية والمشاعر للمدرسين والطلاب من أجل توقع درجات الطلاب. تشير النتائج إلى الخوارزمية التي تتمتع بأعلى دقة في كل توقع. بالإضافة إلى ذلك، تستنتج البحث أن القطبية والمشاعر كمتغيرات مستقلة توفر أداءً أفضل في النماذج المقارنة. علاوة على ذلك، يتم تسليط الضوء على متغيرات المدرسين كعامل مهم لتوقعات أكثر دقة لدرجات الطلاب. وأخيرًا، تشير مقارنة الدرجات الفعلية والمتوقعة إلى الطلاب الذين استخدموا طرفًا ثالثًا للوفاء بمهامهم.