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대규모 개방 온라인 강좌(MOOCs)는 2008년 시작 이후 점점 더 인기있어지고 있습니다. 전통적인 교실 교육으로 세계적으로 알려진 대학들도 MOOC를 개최함으로써 그들의 교육 방식을 변화시키고 있습니다. 이는 학생들이 자신의 속도와 일정에 맞춰 학습할 수 있는 인터넷 기반 강좌입니다. 혼합 학습 프로그램에서 사용할 수 있는 학습 자료와 비디오가 제공됩니다. 많은 장점에도 불구하고 높은 중퇴 및 실패율과 같은 문제를 겪고 있습니다. 이전 연구들은 주로 학생의 중퇴 예측에 집중하였습니다. 본 논문은 인구 통계학적 정보, 평가 정보 및 VLE와의 상호작용과 같은 다양한 유형의 속성을 기반으로 구축된 기계 학습 모델의 학생 중퇴 및 결과 예측 성능을 조사함으로써 연구에 기여합니다. OULAD 데이터셋에 대한 분석 결과, VLE와의 상호작용을 기반으로 한 모델이 중퇴 예측의 경우 AUC가 최대 0.91, 결과 예측의 경우 0.93에 달하는 높은 성능을 나타냈습니다.
Jha et al. (화요일,) 이 질문을 연구했습니다.